Zur Review Queue Zurück zum Case

Game #1228

Abdullayeva, Yasmina - Kirchner, Christin · Ergebnis 0-1

Analysis Run 136901
Diese Zuganalyse dient der technischen Einordnung eines Review-Falls. Sie stellt keinen Nachweis eines Regelverstoßes dar.

Partie

Event DEM U10w 2026 Runde / Brett 1 / 13
Datum 2026.05.24 Ort Willingen GER
Schema game_analysis_v1 Game Analysis 43657

Spieler

Seite Name Rating Quelle
Weiß Abdullayeva, Yasmina 1003 unbekannt
Schwarz Kirchner, Christin 1275 unbekannt

Provenienz

Engine Stockfish dev-20260510-dd321af5 Tiefe / MultiPV 18 / 3
Baseline b78ff24729954f0a
68ca97581117be896162cc44746270c15483c10b759f444c81d5de544684a452
 Code-Version bcc9701c68c450949042d9a71645e43026dd2d9d
Config Hash 0f74f2833d185cd8 Erstellt 2026-05-24T10:40:06.535668+00:00

Zusammenfassung

Seite Züge Bewertet Mit Zeit Top 1 Top 3 Ø CP Loss Std CP Loss
Weiß 21 18 20 22.2 % 61.1 % 587.5 2213.2
Schwarz 21 18 21 55.6 % 77.8 % 31.1 52

Vergleichsgruppe

Die Referenzwerte sind beschreibender Kontext zur Spielstärke-Gruppe. Peer-Vergleiche werden nur mit ausreichender Vergleichsgruppe und zusammen mit weiteren Metriken eingeordnet.

Seite Status Rating-Bucket Peer N Top 1 beobachtet / Referenz Top 3 beobachtet / Referenz CP Loss beobachtet / Referenz Differenz
Weiß geladen 1000 (elo) 170 / 50 22.2 % / 42.1 % 61.1 % / 69.9 % 587.5 / 176.84
Top 1: -19.9 %
Top 3: -8.8 %
CP: +410.66
Schwarz geladen 1200 (elo) 163 / 50 55.6 % / 43.2 % 77.8 % / 71.6 % 31.1 / 158.61
Top 1: +12.4 %
Top 3: +6.3 %
CP: -127.51

Human-Lens (experimentell)

Die Human-Lens schätzt, wie wahrscheinlich der gespielte Zug für das DEM-Maia2-Modell ist. Diese Werte sind experimenteller Kontext und beeinflussen die Review-Einstufung nicht.

Status verfügbar Affects Review nein
Modell maia2_dem_all dem_all_epoch5_final Training DEM 2018-2025
Analysierte Züge 36 / 42 Ø Human % / Surprise 30 % / 1.91

Einschränkungen

Analyse

  • Move-level aggregation is partial (36/42 moves analyzed).
  • Die Analyse ist noch unvollständig.
  • Nicht alle Züge wurden bereits analysiert; die Spielanalyse ist vorläufig.
  • Time control metadata is missing or unknown.
  • %emt/%clk timing diagnostics differ on 14 move(s); valid %emt remains authoritative.

Review

  • Move-level aggregation is partial (36/42 moves analyzed).
  • Die Analyse ist noch unvollständig.
  • Nicht alle Züge wurden bereits analysiert; die Spielanalyse ist vorläufig.
  • Time control metadata is missing or unknown.
  • %emt/%clk timing diagnostics differ on 14 move(s); valid %emt remains authoritative.

Review-Muster

Interessantes Muster

Engine-Nähe in Zugfolge

engine_alignment_cluster
engine interesting

Eine lokale Zugfolge außerhalb der Eröffnung enthält mehrere engine-nahe Züge in kritischem Zugkontext mit niedriger CP-Abweichung.

peer_n
1119
avg_cp_loss
0.0
timed_moves
41
cluster_size
4
scored_moves
36
strong_gap_moves
3
nontrivial_engine_aligned_moves
5
  • Engine-Nähe ist Kontextinformation und kein Nachweis eines Regelverstoßes.
  • Eröffnungsvorbereitung, forcierte Taktik und Engine-Stabilität müssen fachlich eingeordnet werden.
Markierte Züge: Schwarz 13 (26) Schwarz 15 (30) Schwarz 17 (34) Schwarz 18 (36)

Stellungsverlauf

Bewertung aus Sicht von Weiß. Positive Werte sprechen für Weiß, negative für Schwarz.

Verläufe

CP Loss

Zugzeit

Top1/Top2-Abstand

Ein hoher Top1/Top2-Abstand bedeutet, dass die Engine den besten Zug deutlich stärker bewertet als die nächste Alternative. Dies kennzeichnet einen kritischen Zugkontext, ist aber für sich allein kein Hinweis auf einen Regelverstoß.

Zugzeit und CP Loss

Zuganalyse

Top1/Top2-Markierungen zeigen nur den Abstand zwischen der besten Engine-Fortsetzung und der nächsten Alternative. Sie dienen der Einordnung kritischer Zugkontexte.

Zug Seite SAN UCI Rank Top 1 Top 3 CP Loss Top1/Top2 Gap Clock Zeit Quelle Timing Hinweis Human % Human Rang Surprise Muster
1 (1) Weiß e4 e2e4 3 nein ja 6
2
 1:30:55 00:04 emt ja — 1.7 % 7 4.08
1 (2) Schwarz e5 e7e5 1 ja ja 0
0
 1:30:57 00:04 emt ja — 4.5 % 7 3.09
2 (3) Weiß Nf3 g1f3 1 ja ja 0
11
 1:31:10 00:15 emt ja — 11.8 % 4 2.13
2 (4) Schwarz Nc6 b8c6 1 ja ja 0
16
 1:31:23 00:05 emt ja — 46.7 % 1 0.76
3 (5) Weiß d4 d2d4 >3 nein nein 21
11
 1:31:21 00:19 emt ja — 8.2 % 4 2.5
3 (6) Schwarz exd4 e5d4 1 ja ja 0
49
 1:31:45 00:07 emt ja — 38.2 % 1 0.96
4 (7) Weiß Bc4 f1c4 2 nein ja 7
7
 1:31:39 00:13 emt ja — 24.8 % 2 1.39
4 (8) Schwarz Bc5 f8c5 2 nein ja 4
4
 1:32:01 00:14 emt ja — 3.3 % 4 3.4
5 (9) Weiß c3 c2c3 2 nein ja 4
4
 1:31:42 00:27 emt ja — 2.8 % 5 3.58
5 (10) Schwarz Nf6 g8f6 1 ja ja 0
48
 1:32:06 00:25 emt ja — 48.6 % 1 0.72
6 (11) Weiß Qd3 d1d3 >3 nein nein 72
1
 1:30:07 02:06 emt ja — 0 % 14 7.66
6 (12) Schwarz d5 d7d5 >3 nein nein 39
11
 1:32:15 00:21 emt ja — 57.6 % 1 0.55
7 (13) Weiß exd5 e4d5 1 ja ja 0
186
Kritischer Zugkontext 		1:28:53 01:43 emt ja — 37.3 % 1 0.99
7 (14) Schwarz Nxd5 f6d5 2 nein ja 18
18
 1:32:24 00:21 emt ja — 62.5 % 1 0.47
8 (15) Weiß Qe4+ d3e4 2 nein ja 52
52
 1:27:46 01:34 emt ja — 3.7 % 6 3.3
8 (16) Schwarz Be6 c8e6 2 nein ja 42
42
 unbekannt 08:20 emt ja — 20.7 % 3 1.57
9 (17) Weiß Nxd4 f3d4 >3 nein nein 166
45
 1:23:20 unbekannt unbekannt unbekannt — 8.2 % 2 2.5
9 (18) Schwarz Nxd4 c6d4 >3 nein nein 171
60
Engine-Differenz 		1:29:08 00:55 emt ja — 39.9 % 1 0.92
10 (19) Weiß cxd4 c3d4 1 ja ja 0
266
Kritischer Zugkontext 		1:23:25 00:24 emt ja — 96.1 % 1 0.04
10 (20) Schwarz Bb6 c5b6 >3 nein nein 48
0
 1:28:25 01:14 emt ja — 10.7 % 4 2.24
11 (21) Weiß O-O e1g1 2 nein ja 75
75
Engine-Differenz 		1:21:27 02:27 emt ja — 23.3 % 1 1.46
11 (22) Schwarz Nf6 d5f6 >3 nein nein 115
56
 1:28:25 00:29 emt ja — 6.7 % 3 2.71
12 (23) Weiß Qe2 e4e2 2 nein ja 98
98
Engine-Differenz 		1:19:10 02:46 emt ja — 10.3 % 3 2.28
12 (24) Schwarz Qd6 d8d6 1 ja ja 0
19
 1:27:13 01:45 emt ja — 0.8 % 9 4.78
13 (25) Weiß Re1 f1e1 >3 nein nein 53
4
 1:17:49 01:50 emt ja — 9.7 % 6 2.33
13 (26) Schwarz O-O-O e8c8 1 ja ja 0
69
Engine-Differenz 		1:27:20 00:24 emt ja — 18.7 % 2 1.68 Zug im Muster
14 (27) Weiß Bxe6+ c4e6 2 nein ja 18
18
 1:16:46 01:32 emt ja — 33.9 % 1 1.08
14 (28) Schwarz fxe6 f7e6 2 nein ja 122
122
Kritischer Zugkontext 		1:27:40 00:10 emt ja — 40.4 % 1 0.91
15 (29) Weiß Qxe6+ e2e6 >3 nein nein 163
2
 1:15:23 01:53 emt ja — 53.3 % 1 0.63
15 (30) Schwarz Qxe6 d6e6 1 ja ja 0
141
Kritischer Zugkontext 		1:28:07 00:04 emt ja — 43.5 % 2 0.83 Zug im Muster
16 (31) Weiß Rxe6 e1e6 1 ja ja 0
548
Kritischer Zugkontext 		1:15:43 00:09 emt ja — 98.4 % 1 0.02
16 (32) Schwarz Bxd4 b6d4 1 ja ja 0
40
 1:28:23 00:14 emt ja — 87.6 % 1 0.13
17 (33) Weiß Nc3 b1c3 >3 nein nein 393
60
Engine-Differenz 		1:13:15 02:58 emt ja — 19.8 % 2 1.62
17 (34) Schwarz Bxc3 d4c3 1 ja ja 0
422
Kritischer Zugkontext 		1:28:41 00:12 emt ja — 15.2 % 2 1.88 Zug im Muster
18 (35) Weiß bxc3 b2c3 >3 nein nein 9447
2
 unbekannt 01:44 emt ja — 86.6 % 1 0.14
18 (36) Schwarz Rd1+ d8d1 1 ja ja 0
9936
Kritischer Zugkontext 		unbekannt 00:38 emt ja — 3.9 % 5 3.23 Zug im Muster
19 (37) Weiß Kf1 unbekannt ausstehend ausstehend ausstehend ausstehend
ausstehend
 unbekannt unbekannt unbekannt unbekannt — — — —
19 (38) Schwarz Rdd8 unbekannt ausstehend ausstehend ausstehend ausstehend
ausstehend
 unbekannt 00:02 emt ja — — — —
20 (39) Weiß Kg1 unbekannt ausstehend ausstehend ausstehend ausstehend
ausstehend
 unbekannt 00:23 emt ja — — — —
20 (40) Schwarz Rd1+ unbekannt ausstehend ausstehend ausstehend ausstehend
ausstehend
 1:27:42 00:23 emt ja — — — —
21 (41) Weiß Re1 unbekannt ausstehend ausstehend ausstehend ausstehend
ausstehend
 1:13:25 00:17 emt ja — — — —
21 (42) Schwarz Rxe1# unbekannt ausstehend ausstehend ausstehend ausstehend
ausstehend
 1:28:08 00:04 emt ja — — — —