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Game #1278

Wolf, Aurelia - Vignesh, Sara · Ergebnis 0-1

Analysis Run 137465
Diese Zuganalyse dient der technischen Einordnung eines Review-Falls. Sie stellt keinen Nachweis eines Regelverstoßes dar.

Partie

Event DEM U12w 2026 Runde / Brett 1 / 7
Datum 2026.05.24 Ort Willingen GER
Schema game_analysis_v1 Game Analysis 44095

Spieler

Seite Name Rating Quelle
Weiß Wolf, Aurelia 1487 unbekannt
Schwarz Vignesh, Sara 1748 unbekannt

Provenienz

Engine Stockfish dev-20260510-dd321af5 Tiefe / MultiPV 18 / 3
Baseline b78ff24729954f0a
68ca97581117be896162cc44746270c15483c10b759f444c81d5de544684a452
 Code-Version bcc9701c68c450949042d9a71645e43026dd2d9d
Config Hash 0f74f2833d185cd8 Erstellt 2026-05-24T10:45:55.175860+00:00

Zusammenfassung

Seite Züge Bewertet Mit Zeit Top 1 Top 3 Ø CP Loss Std CP Loss
Weiß 28 28 28 64.3 % 71.4 % 388.4 1736.8
Schwarz 28 28 28 57.1 % 89.3 % 35.8 87

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 1400 (elo) 432 / 50 64.3 % / 42.1 % 71.4 % / 70.4 % 388.4 / 141.38
Top 1: +22.2 %
Top 3: +1 %
CP: +247.02
Schwarz geladen 1700 (elo) 1119 / 50 57.1 % / 46.4 % 89.3 % / 75.8 % 35.8 / 75.41
Top 1: +10.7 %
Top 3: +13.6 %
CP: -39.61

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 56 / 56 Ø Human % / Surprise 34.5 % / 1.99

Einschränkungen

Analyse

  • Time control metadata is missing or unknown.
  • %emt/%clk timing diagnostics differ on 25 move(s); valid %emt remains authoritative.

Review

  • Time control metadata is missing or unknown.
  • %emt/%clk timing diagnostics differ on 25 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
56
cluster_size
9
scored_moves
56
strong_gap_moves
8
nontrivial_engine_aligned_moves
12
  • Engine-Nähe ist Kontextinformation und kein Nachweis eines Regelverstoßes.
  • Eröffnungsvorbereitung, forcierte Taktik und Engine-Stabilität müssen fachlich eingeordnet werden.
Markierte Züge: Schwarz 14 (28) Schwarz 17 (34) Schwarz 18 (36) Schwarz 19 (38) Schwarz 20 (40) Schwarz 21 (42) Schwarz 23 (46) Schwarz 24 (48) Schwarz 26 (52)

Lokale Engine-Nähe

localized_engine_alignment
engine interesting

In einem kurzen Partieabschnitt wurden mehrere schwierige Entscheidungen mit hoher Engine-Nähe und niedriger CP-Abweichung gespielt.

In einem kurzen Partieabschnitt wurden mehrere schwierige Entscheidungen mit hoher Engine-Nähe und niedriger CP-Abweichung gespielt.

side
black
peer_n
1119
top3_rate
1.0
avg_cp_loss
0.0
timed_moves
56
scored_moves
56
high_gap_moves
5
window_end_ply
42
candidate_moves
5
strong_gap_moves
5
window_start_ply
34
scored_window_moves
5
window_move_numbers
[17, 18, 19, 20, 21]
window_player_moves
5
  • Engine-Nähe ist Kontextinformation und kein Nachweis eines Regelverstoßes.
  • Lokale Abschnitte müssen mit Partiekontext, Eröffnungsvorbereitung und forcierten Varianten eingeordnet werden.
Markierte Züge: Schwarz 17 (34) Schwarz 18 (36) Schwarz 19 (38) Schwarz 20 (40) Schwarz 21 (42)

Abschnitt oberhalb der Vergleichsgruppe

localized_peer_outperformance
baseline info

Schwarz: Ein kurzer Abschnitt liegt in mehreren Metriken oberhalb der deskriptiven Vergleichsgruppe.

Ein kurzer Partieabschnitt liegt oberhalb der beschreibenden Vergleichswerte der Referenzgruppe.

side
black
peer_n
1119
top3_rate
1.0
avg_cp_loss
0.0
timed_moves
56
scored_moves
56
high_gap_moves
5
window_end_ply
42
candidate_moves
5
strong_gap_moves
5
window_start_ply
34
peer_top3_threshold
0.946
scored_window_moves
5
window_move_numbers
[17, 18, 19, 20, 21]
window_player_moves
5
peer_cp_loss_threshold
7.7
  • Die Vergleichsgruppe ist nicht abschnitts- oder schwierigkeitskalibriert; die Einordnung ist beschreibend.
  • Die Peer-Baseline hat keine Hold-out-Kalibrierung; der Vergleich ist deskriptiv.
Markierte Züge: Schwarz 17 (34) Schwarz 18 (36) Schwarz 19 (38) Schwarz 20 (40) Schwarz 21 (42)

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 1 ja ja 0
2
 1:30:58 00:02 emt ja — 1.6 % 7 4.13
1 (2) Schwarz c6 c7c6 3 nein ja 12
2
 1:30:45 00:15 emt ja — 0.7 % 9 4.99
2 (3) Weiß d4 d2d4 1 ja ja 0
2
 1:31:24 00:04 emt ja — 26.2 % 2 1.34
2 (4) Schwarz d5 d7d5 1 ja ja 0
20
 1:31:12 00:04 emt ja — 54.6 % 1 0.61
3 (5) Weiß Nc3 b1c3 2 nein ja 12
12
 1:31:49 00:05 emt ja — 21.3 % 2 1.55
3 (6) Schwarz dxe4 d5e4 1 ja ja 0
27
 1:31:37 00:05 emt ja — 44.3 % 1 0.81
4 (7) Weiß Nxe4 c3e4 1 ja ja 0
49
 1:32:12 00:06 emt ja — 51.5 % 1 0.66
4 (8) Schwarz Nf6 g8f6 3 nein ja 15
5
 1:32:02 00:06 emt ja — 14.1 % 3 1.96
5 (9) Weiß Nxf6+ e4f6 1 ja ja 0
11
 1:32:34 00:07 emt ja — 47.3 % 1 0.75
5 (10) Schwarz exf6 e7f6 1 ja ja 0
41
 1:32:26 00:07 emt ja — 75.7 % 1 0.28
6 (11) Weiß c3 c2c3 1 ja ja 0
20
 1:32:57 00:07 emt ja — 27.6 % 2 1.29
6 (12) Schwarz Bd6 f8d6 1 ja ja 0
8
 1:32:50 00:06 emt ja — 67.9 % 1 0.39
7 (13) Weiß Bd3 f1d3 1 ja ja 0
12
 1:33:18 00:08 emt ja — 77.5 % 1 0.25
7 (14) Schwarz O-O e8g8 1 ja ja 0
3
 1:33:02 00:18 emt ja — 75.4 % 1 0.28
8 (15) Weiß Ne2 g1e2 1 ja ja 0
1
 1:33:41 00:07 emt ja — 52.1 % 1 0.65
8 (16) Schwarz Re8 f8e8 3 nein ja 2
0
 1:33:02 00:31 emt ja — 75.4 % 1 0.28
9 (17) Weiß Qc2 d1c2 1 ja ja 0
20
 1:34:03 00:08 emt ja — 10.6 % 2 2.25
9 (18) Schwarz h5 h7h5 2 nein ja 3
3
 1:33:18 00:13 emt ja — 68.8 % 1 0.37
10 (19) Weiß O-O e1g1 1 ja ja 0
1
 1:34:24 00:09 emt ja — 45.2 % 1 0.79
10 (20) Schwarz Nd7 b8d7 2 nein ja 11
11
 1:33:21 00:28 emt ja — 15.6 % 2 1.85
11 (21) Weiß Ng3 e2g3 1 ja ja 0
15
 1:34:38 00:16 emt ja — 35.9 % 1 1.02
11 (22) Schwarz Qc7 d8c7 >3 nein nein 100
5
 1:25:51 07:59 emt ja — 1.1 % 4 4.47
12 (23) Weiß Nxh5 g3h5 1 ja ja 0
18
 1:34:46 00:23 emt ja — 55.8 % 1 0.58
12 (24) Schwarz Bxh2+ d6h2 2 nein ja 6
6
 1:25:55 00:26 emt ja — 0.3 % 8 5.93
13 (25) Weiß Kh1 g1h1 1 ja ja 0
unbekannt
 1:35:08 00:07 emt ja — 100 % 1 0
13 (26) Schwarz Bd6 h2d6 1 ja ja 0
12
 1:25:39 00:45 emt ja — 60 % 1 0.51
14 (27) Weiß Bh6 c1h6 1 ja ja 0
47
 1:33:43 01:56 emt ja — 0.4 % 19 5.65
14 (28) Schwarz gxh6 g7h6 1 ja ja 0
92
Engine-Differenz 		1:07:34 18:36 emt ja — 23.2 % 2 1.46 Zug im Muster
15 (29) Weiß Bc4 d3c4 1 ja ja 0
125
Kritischer Zugkontext 		1:33:24 00:49 emt ja — 0.6 % 14 5.09
15 (30) Schwarz f5 f6f5 2 nein ja 299
299
Kritischer Zugkontext 		55:48 12:15 emt ja — 0.6 % 8 5.08
16 (31) Weiß Qxf5 c2f5 1 ja ja 0
112
Kritischer Zugkontext 		1:31:20 02:33 emt ja — 16.1 % 2 1.83
16 (32) Schwarz Nb6 d7b6 >3 nein nein 342
67
Engine-Differenz 		50:14 06:05 emt ja — 2.4 % 8 3.75
17 (33) Weiß Qg6+ f5g6 1 ja ja 0
154
Kritischer Zugkontext 		1:29:55 01:55 emt ja — 5.5 % 5 2.9
17 (34) Schwarz Kf8 g8f8 1 ja ja 0
9108
Kritischer Zugkontext 		45:29 05:15 emt ja — 78.6 % 1 0.24 Zug im Muster
18 (35) Weiß Qxh6+ g6h6 2 nein ja 187
187
Kritischer Zugkontext 		1:29:11 01:13 emt ja — 29.6 % 1 1.22
18 (36) Schwarz Ke7 f8e7 1 ja ja 0
9453
Kritischer Zugkontext 		45:52 00:08 emt ja — 86.1 % 1 0.15 Zug im Muster
19 (37) Weiß Qf6+ h6f6 >3 nein nein 466
14
 1:16:22 13:19 emt ja — 0.4 % 14 5.56
19 (38) Schwarz Kd7 e7d7 1 ja ja 0
555
Kritischer Zugkontext 		44:02 02:20 emt ja — 9.6 % 2 2.34 Zug im Muster
20 (39) Weiß Qxf7+ f6f7 >3 nein nein 442
247
Kritischer Zugkontext 		1:14:26 02:27 emt ja — 41.4 % 1 0.88
20 (40) Schwarz Kd8 d7d8 1 ja ja 0
1682
Kritischer Zugkontext 		41:58 02:34 emt ja — 1.6 % 3 4.13 Zug im Muster
21 (41) Weiß Qxc7+ f7c7 >3 nein nein 81
61
Engine-Differenz 		1:12:14 02:42 emt ja — 0.2 % 30 6.47
21 (42) Schwarz Kxc7 d8c7 1 ja ja 0
105
Kritischer Zugkontext 		40:38 01:49 emt ja — 70.5 % 1 0.35 Zug im Muster
22 (43) Weiß Bd3 c4d3 1 ja ja 0
24
 1:12:07 00:37 emt ja — 62.4 % 1 0.47
22 (44) Schwarz Bg4 c8g4 >3 nein nein 84
22
 39:00 02:05 emt ja — 11 % 3 2.21
23 (45) Weiß Bg6 d3g6 >3 nein nein 279
34
 1:11:01 01:39 emt ja — 14.1 % 3 1.96
23 (46) Schwarz Rh8 e8h8 1 ja ja 0
111
Kritischer Zugkontext 		39:05 00:23 emt ja — 8.4 % 4 2.48 Zug im Muster
24 (47) Weiß f3 f2f3 >3 nein nein 88
8
 1:09:46 01:46 emt ja — 26 % 1 1.35
24 (48) Schwarz Bxh5 g4h5 1 ja ja 0
215
Kritischer Zugkontext 		39:28 00:08 emt ja — 93 % 1 0.07 Zug im Muster
25 (49) Weiß Bxh5 g6h5 >3 nein nein 95
14
 1:10:09 00:07 emt ja — 57.2 % 1 0.56
25 (50) Schwarz Rxh5+ h8h5 1 ja ja 0
2
 39:54 00:04 emt ja — 64.1 % 1 0.45
26 (51) Weiß Kg1 h1g1 1 ja ja 0
unbekannt
 1:10:29 00:10 emt ja — 100 % 1 0
26 (52) Schwarz Bg3 d6g3 1 ja ja 0
141
Kritischer Zugkontext 		40:16 00:08 emt ja — 4 % 7 3.23 Zug im Muster
27 (53) Weiß Rfd1 f1d1 >3 nein nein 9226
94
Engine-Differenz 		1:10:27 00:31 emt ja — 4.9 % 6 3.01
27 (54) Schwarz Nd5 b6d5 2 nein ja 128
128
Kritischer Zugkontext 		40:02 00:45 emt ja — 3.5 % 8 3.34
28 (55) Weiß Rdc1 d1c1 >3 nein nein 0
0
 1:09:35 01:22 emt ja — 1 % 10 4.64
28 (56) Schwarz Nf4 d5f4 2 nein ja 0
0
 40:07 00:25 emt ja — 8.2 % 4 2.5