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Advanced Poker Training以AI超级电脑模拟2026 WSOP主赛决赛桌100万次，筹码王Lucas Jumalon以40.4%夺冠机率居首；华裔选手Han Feng仅3%，Greg Mueller则成模型最大黑马及专家最终预测冠军。
2026年7月29日，距离世界扑克系列赛（WSOP）主赛九人决赛桌重启仅剩数日，Advanced Poker Training透过AI超级电脑，针对最后九位选手进行100万次完整决赛桌模拟。
模拟结果显示，握有194,000,000记分牌的Lucas Jumalon以40.4%夺冠机率高居第一；华裔美国选手Han Feng以25,000,000记分牌进入FT，夺冠机率则为3%。
不过，模型同时指出，筹码王并非不可击败。拥有三条WSOP金手链的Greg Mueller虽然夺冠机率只有10.9%，却是模拟结果中相对ICM预期表现最突出的选手，也成为模型开发者Steve Blay最终选择的冠军人选。
AI完成100万次WSOP主赛决赛桌模拟
这套模型由Advanced Poker Training背后的学者及软体开发者Steve Blay建立。
2016年WSOP主赛采用November Nine制度时，Blay只进行了100次模拟，便成功将并非筹码王的Qui Nguyen列为最可能夺冠选手。十年后，运算能力大幅提升，本次模拟次数增加至100万次，相当于2016年的一万倍。
模型并非只按照起始记分牌随机发牌，而是为每位选手建立不同的行为特征，包括：
面对ICM压力时的反应
承担淘汰风险的意愿
偷取盲注的手牌范围
遭到跟注后的持续进攻倾向
不同牌面上的持续下注策略
选手经验、打法及牌桌位置
Blay表示，每名选手的模型包含超过40项可调整特征，电脑每秒可完成约三次完整WSOP主赛决赛桌模拟。
2026 WSOP主赛AI夺冠机率
| 排名 | 选手 | 起始记分牌 | 夺冠机率 | 亚军机率 | 第九名机率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 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% |
模型给予Jumalon压倒性的40.4%夺冠机率，超过第二名Hammoud的三倍。 Jumalon在100万次模拟中约有60.8%机会取得冠军或亚军，进入前三名的累计机率则达73.9%。
Jumalon握35%记分牌，仍有1%机率垫底
22岁的Lucas Jumalon带着194,000,000记分牌进入FT，相当于129个大盲，约占场上总记分牌35%。
最接近他的Rami Hammoud只有79,000,000，意味着Jumalon不仅能承受更多波动，也能利用大型奖金跳级及ICM压力，限制其他选手参与巨大底池的意愿。
Blay指出，Jumalon能在超过四成模拟中夺冠，主要来自记分牌优势及对整桌施压的能力。
但这项优势并未让冠军成为必然。 Jumalon仍有1%的模拟结果以第九名出局；他的模拟平均奖金，也只比纯ICM估值高出1.91%，低于模型原先预期的优势幅度。
Han Feng夺冠率3%，短码仍保有翻盘机会
Han Feng以25,000,000记分牌、17个大盲排名第八进入决赛桌，只领先最短码的Evagoras Evagorou。
AI模拟中，Feng的夺冠机率为3%，取得亚军的机率为5.3%，进入前三名的累计机率为15.5%；另一方面，他以第九名出局的机率达20.8%。
Feng在Day8一度跌至短码区域，但曾以K高牌击败Jumalon的J高牌完成关键翻倍，重新回到冠军竞争。他在FT开打时虽只有17个大盲，但并非全场最短码，只要取得一次早期翻倍，便可能迅速改变记分牌格局。
从模型数据来看，Feng的平均模拟奖金为2,231,290美元，比ICM估值2,296,565美元低2.84%。
这项差距反映短码选手在百万美元级奖金跳级下，既要保存赛事生命，又必须寻找累积记分牌机会的两难。
Hammoud受座位影响，模型预测低于ICM
Rami Hammoud以79,000,000记分牌排名第二，模型给予他13.2%夺冠机率。
不过，他的模拟平均奖金只有3,862,553美元，比ICM估值4,054,198美元低4.73%，是九人中表现低于ICM幅度最大的选手。
Blay认为，Hammoud具备足够竞争力，但打法可能偏向积极，而他的座位安排也不理想。
当Hammoud位于CO或BTN位置、准备向盲注施压时，拥有全场最大记分牌的Jumalon经常位于后方盲位。这让Hammoud最适合偷取盲注的位置，反而需要直接面对筹码王的反击威胁。
Shaevel与Mueller成AI模型两大黑马
Jamie Shaevel与Greg Mueller，是本次模拟中最明显超越ICM预期的两位选手。
| 选手 | ICM估值 | 模拟平均奖金 | 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的模拟平均奖金比ICM估值高5.61%。他过去已八次在WSOP主赛进入奖励圈，并长期活跃于洛杉矶现金桌，深记分牌经验与相对有利的座位，成为模型看好他的原因。
Mueller的数据更加突出。他的模拟平均奖金为3,568,945美元，比ICM估值高出12.33%，是九位选手中最大的正向差距。
这位三条WSOP金手链得主拥有多年大赛经验，过去亦曾是职业冰球选手，对大型观众、转播镜头及高压竞争环境并不陌生。
五位短码选手全数低于ICM预期
AI结果显示，起始记分牌排名后五位的选手，模拟平均奖金全部低于原本的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认为，原因来自主赛FT巨大的奖金跳级。当每一次淘汰都涉及数十万甚至数百万美元，短码选手很难单纯按照一般牌局的期望值作出决策。
选手需要在保住赛事生命与主动累积记分牌之间取得平衡，而较少的记分牌会让可承受失误的空间进一步缩小。
数字支持Jumalon，专家却预测Mueller夺冠
若单纯按照100万次模拟结果，Jumalon毫无疑问是最合理的冠军选择。
但Steve Blay最终并未选择筹码王，而是将个人预测押在Greg Mueller身上。
Blay表示，Mueller在大量模拟中反覆交出超越起始记分牌的结果，显示其经验、座位及高压比赛能力，可能让他成为决赛桌最具威胁的黑马。
因此，本次AI分析形成两个不同结论：
数学最大热门：Lucas Jumalon
夺冠机率40.4%
持有全场约35%记分牌
模拟平均奖金超过630万美元
专家黑马预测：Greg Mueller
夺冠机率10.9%
模拟表现比ICM高12.33%
拥有三条WSOP金手链及丰富高压赛事经验
WSOP主赛冠军将独得1,000万美元
九位决赛桌选手均已确保至少1,000,000美元奖金。冠军可获得10,000,000美元及WSOP主赛金手链，亚军则可带走6,000,000美元。
| 名次 | 奖金 |
|---|---|
| 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 |
100万次模拟提供了一套基于记分牌、座位、ICM与选手风格的预测，但真正的冠军仍将由牌桌上的每一次决策及公共牌决定。
Jumalon带着巨大领先重返赛场，Mueller与Shaevel则获得模型高度评价；对Han Feng而言，3%的夺冠机率虽不突出，但一次关键翻倍便可能让短码劣势迅速改写。
当决赛桌于8月3日重新开打，AI数据能否再次像2016年预测Qui Nguyen一样命中冠军，将成为这场千万美元决战之外的另一项焦点。
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