區域新聞
Advanced Poker Training以AI超級電腦模擬2026 WSOP主賽決賽桌100萬次，籌碼王Lucas Jumalon以40.4%奪冠機率居首；華裔選手Han Feng僅3%，Greg Mueller則成模型最大黑馬及專家最終預測冠軍。
2026年7月29日，距離世界撲克系列賽（WSOP）主賽九人決賽桌重啟僅剩數日，Advanced Poker Training透過AI超級電腦，針對最後九位選手進行100萬次完整決賽桌模擬。
模擬結果顯示，握有194,000,000記分牌的Lucas Jumalon以40.4%奪冠機率高居第一；華裔美國選手Han Feng以25,000,000記分牌進入FT，奪冠機率則為3%。
不過，模型同時指出，籌碼王並非不可擊敗。擁有三條WSOP金手鍊的Greg Mueller雖然奪冠機率只有10.9%，卻是模擬結果中相對ICM預期表現最突出的選手，也成為模型開發者Steve Blay最終選擇的冠軍人選。
AI完成100萬次WSOP主賽決賽桌模擬
這套模型由Advanced Poker Training背後的學者及軟體開發者Steve Blay建立。
2016年WSOP主賽採用November Nine制度時，Blay只進行了100次模擬，便成功將並非籌碼王的Qui Nguyen列為最可能奪冠選手。十年後，運算能力大幅提升，本次模擬次數增加至100萬次，相當於2016年的一萬倍。
模型並非只按照起始記分牌隨機發牌，而是為每位選手建立不同的行為特徵，包括：
面對ICM壓力時的反應
承擔淘汰風險的意願
偷取盲注的手牌範圍
遭到跟注後的持續進攻傾向
不同牌面上的持續下注策略
選手經驗、打法及牌桌位置
Blay表示，每名選手的模型包含超過40項可調整特徵，電腦每秒可完成約三次完整WSOP主賽決賽桌模擬。
2026 WSOP主賽AI奪冠機率
| 排名 | 選手 | 起始記分牌 | 奪冠機率 | 亞軍機率 | 第九名機率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Lucas Jumalon | 194,000,000 | 40.4% | 20.4% | 1.0% |
| 2 | Rami Hammoud | 79,000,000 | 13.2% | 15.3% | 5.4% |
| 3 | Jamie Shaevel | 56,000,000 | 11.3% | 13.4% | 6.5% |
| 4 | Greg Mueller | 48,500,000 | 10.9% | 13.5% | 6.7% |
| 5 | Michael Gagliano | 46,500,000 | 7.0% | 10.0% | 10.3% |
| 6 | Mario Boos | 44,000,000 | 6.5% | 9.4% | 11.4% |
| 7 | Lauri Saaskilahti | 37,500,000 | 5.2% | 7.9% | 13.9% |
| 8 | Han Feng | 25,000,000 | 3.0% | 5.3% | 20.8% |
| 9 | Evagoras Evagorou | 22,500,000 | 2.5% | 4.7% | 24.0% |
模型給予Jumalon壓倒性的40.4%奪冠機率，超過第二名Hammoud的三倍。Jumalon在100萬次模擬中約有60.8%機會取得冠軍或亞軍，進入前三名的累計機率則達73.9%。
Jumalon握35%記分牌，仍有1%機率墊底
22歲的Lucas Jumalon帶著194,000,000記分牌進入FT，相當於129個大盲，約占場上總記分牌35%。
最接近他的Rami Hammoud只有79,000,000，意味著Jumalon不僅能承受更多波動，也能利用大型獎金跳級及ICM壓力，限制其他選手參與巨大底池的意願。
Blay指出，Jumalon能在超過四成模擬中奪冠，主要來自記分牌優勢及對整桌施壓的能力。
但這項優勢並未讓冠軍成為必然。Jumalon仍有1%的模擬結果以第九名出局；他的模擬平均獎金，也只比純ICM估值高出1.91%，低於模型原先預期的優勢幅度。
Han Feng奪冠率3%，短碼仍保有翻盤機會
Han Feng以25,000,000記分牌、17個大盲排名第八進入決賽桌，只領先最短碼的Evagoras Evagorou。
AI模擬中，Feng的奪冠機率為3%，取得亞軍的機率為5.3%，進入前三名的累計機率為15.5%；另一方面，他以第九名出局的機率達20.8%。
Feng在Day8一度跌至短碼區域，但曾以K高牌擊敗Jumalon的J高牌完成關鍵翻倍，重新回到冠軍競爭。他在FT開打時雖只有17個大盲，但並非全場最短碼，只要取得一次早期翻倍，便可能迅速改變記分牌格局。
從模型數據來看，Feng的平均模擬獎金為2,231,290美元，比ICM估值2,296,565美元低2.84%。
這項差距反映短碼選手在百萬美元級獎金跳級下，既要保存賽事生命，又必須尋找累積記分牌機會的兩難。
Hammoud受座位影響，模型預測低於ICM
Rami Hammoud以79,000,000記分牌排名第二，模型給予他13.2%奪冠機率。
不過，他的模擬平均獎金只有3,862,553美元，比ICM估值4,054,198美元低4.73%，是九人中表現低於ICM幅度最大的選手。
Blay認為，Hammoud具備足夠競爭力，但打法可能偏向積極，而他的座位安排也不理想。
當Hammoud位於CO或BTN位置、準備向盲注施壓時，擁有全場最大記分牌的Jumalon經常位於後方盲位。這讓Hammoud最適合偷取盲注的位置，反而需要直接面對籌碼王的反擊威脅。
Shaevel與Mueller成AI模型兩大黑馬
Jamie Shaevel與Greg Mueller，是本次模擬中最明顯超越ICM預期的兩位選手。
| 選手 | ICM估值 | 模擬平均獎金 | 差距 |
|---|---|---|---|
| Lucas Jumalon | $6,188,930 | $6,306,953 | +1.91% |
| Rami Hammoud | $4,054,198 | $3,862,553 | -4.73% |
| Jamie Shaevel | $3,414,290 | $3,605,675 | +5.61% |
| Greg Mueller | $3,177,214 | $3,568,945 | +12.33% |
| Michael Gagliano | $3,111,062 | $2,996,098 | -3.70% |
| Mario Boos | $3,026,466 | $2,899,613 | -4.19% |
| Lauri Saaskilahti | $2,795,602 | $2,673,088 | -4.38% |
| Han Feng | $2,296,565 | $2,231,290 | -2.84% |
| Evagoras Evagorou | $2,185,672 | $2,105,788 | -3.65% |
Shaevel的模擬平均獎金比ICM估值高5.61%。他過去已八次在WSOP主賽進入獎勵圈，並長期活躍於洛杉磯現金桌，深記分牌經驗與相對有利的座位，成為模型看好他的原因。
Mueller的數據更加突出。他的模擬平均獎金為3,568,945美元，比ICM估值高出12.33%，是九位選手中最大的正向差距。
這位三條WSOP金手鍊得主擁有多年大賽經驗，過去亦曾是職業冰球選手，對大型觀眾、轉播鏡頭及高壓競爭環境並不陌生。
五位短碼選手全數低於ICM預期
AI結果顯示，起始記分牌排名後五位的選手，模擬平均獎金全部低於原本的ICM估值。
包括：
Michael Gagliano：-3.70%
Mario Boos：-4.19%
Lauri Saaskilahti：-4.38%
Han Feng：-2.84%
Evagoras Evagorou：-3.65%
Blay認為，原因來自主賽FT巨大的獎金跳級。當每一次淘汰都涉及數十萬甚至數百萬美元，短碼選手很難單純按照一般牌局的期望值作出決策。
選手需要在保住賽事生命與主動累積記分牌之間取得平衡，而較少的記分牌會讓可承受失誤的空間進一步縮小。
數字支持Jumalon，專家卻預測Mueller奪冠
若單純按照100萬次模擬結果，Jumalon毫無疑問是最合理的冠軍選擇。
但Steve Blay最終並未選擇籌碼王，而是將個人預測押在Greg Mueller身上。
Blay表示，Mueller在大量模擬中反覆交出超越起始記分牌的結果，顯示其經驗、座位及高壓比賽能力，可能讓他成為決賽桌最具威脅的黑馬。
因此，本次AI分析形成兩個不同結論：
數學最大熱門：Lucas Jumalon
奪冠機率40.4%
持有全場約35%記分牌
模擬平均獎金超過630萬美元
專家黑馬預測：Greg Mueller
奪冠機率10.9%
模擬表現比ICM高12.33%
擁有三條WSOP金手鍊及豐富高壓賽事經驗
WSOP主賽冠軍將獨得1,000萬美元
九位決賽桌選手均已確保至少1,000,000美元獎金。冠軍可獲得10,000,000美元及WSOP主賽金手鍊，亞軍則可帶走6,000,000美元。
| 名次 | 獎金 |
|---|---|
| 1 | $10,000,000 |
| 2 | $6,000,000 |
| 3 | $3,750,000 |
| 4 | $2,750,000 |
| 5 | $2,250,000 |
| 6 | $1,750,000 |
| 7 | $1,500,000 |
| 8 | $1,250,000 |
| 9 | $1,000,000 |
100萬次模擬提供了一套基於記分牌、座位、ICM與選手風格的預測，但真正的冠軍仍將由牌桌上的每一次決策及公共牌決定。
Jumalon帶著巨大領先重返賽場，Mueller與Shaevel則獲得模型高度評價；對Han Feng而言，3%的奪冠機率雖不突出，但一次關鍵翻倍便可能讓短碼劣勢迅速改寫。
當決賽桌於8月3日重新開打，AI數據能否再次像2016年預測Qui Nguyen一樣命中冠軍，將成為這場千萬美元決戰之外的另一項焦點。
想把德州撲克從「看得懂」變成「打得贏」？
如果你想更深入學習德州撲克，可以繼續閱讀：
德州撲克由來：Texas Hold’em 為什麼會成為全球最流行的撲克玩法？
德州撲克牌型大小與比牌規則（新手必學）
德州撲克下注教學：Check / Bet / Call / Raise 與下注策略解析
德州撲克位置的重要性？為什麼後位更有利？
德州撲克怎麼玩？新手10分鐘學會 Texas Hold’em 規則、流程與下注教學
德州撲克起手牌教學：哪些牌該玩？Starting Hands 策略完整指南
Texas Holdem Starting Hands Chart 教學：完整起手牌圖表與位置策略
德州撲克怎麼玩？完整規則與一局流程（Preflop / Flop / Turn / River）
Hunter Poker 提供完整教學、牌局解析與策略分享，幫助玩家從「看牌」升級到看範圍（Range）。讓你在每一手牌中做出更好的決策。
▶️ 在 Facebook 上追蹤 hunter Poker。
📘 在 YouTube 上追蹤 hunter Poker。
想了解更多德州撲克實戰與玩法？
線上德州撲克免費賽通常不需支付報名費，適合新手熟悉遊戲規則，也能讓進階玩家測試策略與累積比賽經驗。查看完整品牌介紹，了解各平台的免費賽安排、賽事特色與適合族群。