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Game #1299

Li, Joshua - Sheng, Ming · Ergebnis 1-0

Analysis Run 137681
Diese Zuganalyse dient der technischen Einordnung eines Review-Falls. Sie stellt keinen Nachweis eines Regelverstoßes dar.

Partie

Event DEM U14 2026 Runde / Brett 1 / 5
Datum 2026.05.24 Ort Willingen GER
Schema game_analysis_v1 Game Analysis 44277

Spieler

Seite Name Rating Quelle
Weiß Li, Joshua 1912 unbekannt
Schwarz Sheng, Ming 2156 unbekannt

Provenienz

Engine Stockfish dev-20260510-dd321af5 Tiefe / MultiPV 18 / 3
Baseline b78ff24729954f0a
68ca97581117be896162cc44746270c15483c10b759f444c81d5de544684a452
 Code-Version bcc9701c68c450949042d9a71645e43026dd2d9d
Config Hash 0f74f2833d185cd8 Erstellt 2026-05-24T10:48:15.071787+00:00

Zusammenfassung

Seite Züge Bewertet Mit Zeit Top 1 Top 3 Ø CP Loss Std CP Loss
Weiß 27 27 27 70.4 % 92.6 % 5.2 11.7
Schwarz 26 26 26 38.5 % 80.8 % 43.4 96.5

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 1900 (elo) 487 / 50 70.4 % / 49 % 92.6 % / 78.4 % 5.2 / 61.04
Top 1: +21.4 %
Top 3: +14.2 %
CP: -55.84
Schwarz geladen 2100 (elo) 342 / 50 38.5 % / 51.1 % 80.8 % / 81.3 % 43.4 / 42.45
Top 1: -12.6 %
Top 3: -0.5 %
CP: +0.95

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 53 / 53 Ø Human % / Surprise 30.9 % / 2.03

Einschränkungen

Analyse

  • Time control metadata is missing or unknown.
  • %emt/%clk timing diagnostics differ on 32 move(s); valid %emt remains authoritative.

Review

  • Time control metadata is missing or unknown.
  • %emt/%clk timing diagnostics differ on 32 move(s); valid %emt remains authoritative.

Review-Muster

Prüfung empfohlen

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
53
cluster_size
9
scored_moves
53
strong_gap_moves
9
nontrivial_engine_aligned_moves
11
  • Engine-Nähe ist Kontextinformation und kein Nachweis eines Regelverstoßes.
  • Eröffnungsvorbereitung, forcierte Taktik und Engine-Stabilität müssen fachlich eingeordnet werden.
Markierte Züge: Weiß 13 (25) Weiß 15 (29) Weiß 16 (31) Weiß 17 (33) Weiß 18 (35) Weiß 22 (43) Weiß 25 (49) Weiß 26 (51) Weiß 27 (53)

Engine-Nähe pro Spieler

player_engine_alignment_density
engine interesting

Für Weiß wurden über die Partie verteilt mehrere nicht-triviale engine-nahe Züge mit niedriger CP-Abweichung gefunden.

side
white
peer_n
1119
top3_rate
0.926
avg_cp_loss
5.2
timed_moves
53
scored_moves
53
candidate_moves
9
side_scored_moves
27
  • Engine-Nähe ist Kontextinformation und kein Nachweis eines Regelverstoßes.
  • Die spielerseitige Dichte sollte gegen Eröffnungsvorbereitung und forcierte Varianten geprüft werden.
Markierte Züge: Weiß 13 (25) Weiß 15 (29) Weiß 16 (31) Weiß 17 (33) Weiß 18 (35) Weiß 22 (43) Weiß 25 (49) Weiß 26 (51)

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
white
peer_n
1119
top3_rate
1.0
avg_cp_loss
0.0
timed_moves
53
scored_moves
53
high_gap_moves
4
window_end_ply
37
candidate_moves
4
strong_gap_moves
4
window_start_ply
29
scored_window_moves
5
window_move_numbers
[15, 16, 17, 18, 19]
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: Weiß 15 (29) Weiß 16 (31) Weiß 17 (33) Weiß 18 (35) Weiß 19 (37)

Abschnitt oberhalb der Vergleichsgruppe

localized_peer_outperformance
baseline info

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

Ein kurzer Partieabschnitt liegt oberhalb der beschreibenden Vergleichswerte der Referenzgruppe.

side
white
peer_n
487
top3_rate
1.0
avg_cp_loss
0.0
timed_moves
53
scored_moves
53
high_gap_moves
4
window_end_ply
37
candidate_moves
4
strong_gap_moves
4
window_start_ply
29
peer_top3_threshold
0.965
scored_window_moves
5
window_move_numbers
[15, 16, 17, 18, 19]
window_player_moves
5
peer_cp_loss_threshold
5.9
  • 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: Weiß 15 (29) Weiß 16 (31) Weiß 17 (33) Weiß 18 (35) Weiß 19 (37)

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
0
 1:30:58 00:01 emt ja — 5.3 % 6 2.93
1 (2) Schwarz c6 c7c6 2 nein ja 2
2
 1:30:52 00:05 emt ja — 1.4 % 9 4.24
2 (3) Weiß d4 d2d4 1 ja ja 0
6
 1:31:19 00:11 emt ja — 27.2 % 2 1.3
2 (4) Schwarz d5 d7d5 1 ja ja 0
32
 1:31:17 00:04 emt ja — 47.6 % 1 0.74
3 (5) Weiß exd5 e4d5 >3 nein nein 16
2
 1:31:41 00:09 emt ja — 6.7 % 3 2.7
3 (6) Schwarz cxd5 c6d5 1 ja ja 0
31
 1:31:42 00:05 emt ja — 81.1 % 1 0.21
4 (7) Weiß c4 c2c4 2 nein ja 9
9
 1:32:03 00:08 emt ja — 4.8 % 4 3.03
4 (8) Schwarz Nf6 g8f6 1 ja ja 0
6
 1:32:07 00:05 emt ja — 51.5 % 1 0.66
5 (9) Weiß Nc3 b1c3 2 nein ja 2
2
 1:32:26 00:07 emt ja — 72.6 % 1 0.32
5 (10) Schwarz e6 e7e6 2 nein ja 1
1
 1:32:35 00:03 emt ja — 33.5 % 2 1.09
6 (11) Weiß Nf3 g1f3 1 ja ja 0
20
 1:32:50 00:06 emt ja — 83 % 1 0.19
6 (12) Schwarz Bb4 f8b4 1 ja ja 0
7
 1:31:40 01:25 emt ja — 9.3 % 4 2.38
7 (13) Weiß cxd5 c4d5 1 ja ja 0
4
 1:32:37 00:44 emt ja — 11.5 % 3 2.17
7 (14) Schwarz Nxd5 f6d5 2 nein ja 4
4
 1:32:03 00:08 emt ja — 51.7 % 1 0.66
8 (15) Weiß Bd2 c1d2 1 ja ja 0
9
 1:31:21 01:45 emt ja — 64.3 % 1 0.44
8 (16) Schwarz Nc6 b8c6 2 nein ja 1
1
 1:31:32 01:00 emt ja — 64.9 % 1 0.43
9 (17) Weiß Bd3 f1d3 1 ja ja 0
9
 1:23:18 08:34 emt ja — 21.1 % 2 1.55
9 (18) Schwarz O-O e8g8 2 nein ja 2
2
 1:30:49 01:11 emt ja — 70.1 % 1 0.36
10 (19) Weiß O-O e1g1 1 ja ja 0
15
 1:21:29 02:19 emt ja — 89.5 % 1 0.11
10 (20) Schwarz Be7 b4e7 3 nein ja 11
9
 1:30:59 00:21 emt ja — 3.2 % 5 3.44
11 (21) Weiß Re1 f1e1 3 nein ja 18
14
 1:18:12 03:47 emt ja — 10.2 % 4 2.28
11 (22) Schwarz Ndb4 d5b4 2 nein ja 6
6
 1:27:03 04:26 emt ja — 1.6 % 11 4.16
12 (23) Weiß Bf4 d2f4 2 nein ja 12
12
 1:12:31 06:10 emt ja — 0.9 % 13 4.69
12 (24) Schwarz Nxd3 b4d3 1 ja ja 0
14
 1:27:19 00:15 emt ja — 15.7 % 2 1.85
13 (25) Weiß Qxd3 d1d3 1 ja ja 0
488
Kritischer Zugkontext 		1:12:52 00:09 emt ja — 95.9 % 1 0.04 Zug im Muster
13 (26) Schwarz b6 b7b6 >3 nein nein 61
29
 1:26:33 01:16 emt ja — 11.5 % 3 2.16
14 (27) Weiß Rad1 a1d1 2 nein ja 3
3
 1:10:59 02:23 emt ja — 68.4 % 1 0.38
14 (28) Schwarz Nb4 c6b4 >3 nein nein 264
35
 1:21:25 05:37 emt ja — 4.9 % 3 3.02
15 (29) Weiß Qe4 d3e4 1 ja ja 0
372
Kritischer Zugkontext 		1:07:55 03:35 emt ja — 3.7 % 7 3.31 Zug im Muster
15 (30) Schwarz Ba6 c8a6 1 ja ja 0
26
 1:05:38 16:18 emt ja — 7.8 % 3 2.56
16 (31) Weiß a3 a2a3 1 ja ja 0
133
Kritischer Zugkontext 		1:06:22 02:03 emt ja — 62 % 1 0.48 Zug im Muster
16 (32) Schwarz Nd3 b4d3 1 ja ja 0
9
 1:05:35 00:32 emt ja — 11.1 % 2 2.2
17 (33) Weiß Rxd3 d1d3 1 ja ja 0
453
Kritischer Zugkontext 		1:06:41 00:11 emt ja — 59.9 % 1 0.51 Zug im Muster
17 (34) Schwarz Bxd3 a6d3 1 ja ja 0
124
Kritischer Zugkontext 		1:06:04 00:02 emt ja — 46.5 % 1 0.77
18 (35) Weiß Qxd3 e4d3 1 ja ja 0
519
Kritischer Zugkontext 		1:07:03 00:07 emt ja — 93.8 % 1 0.06 Zug im Muster
18 (36) Schwarz Re8 f8e8 3 nein ja 30
1
 1:04:41 01:53 emt ja — 1.6 % 7 4.16
19 (37) Weiß Nb5 c3b5 1 ja ja 0
11
 50:54 16:39 emt ja — 3.8 % 5 3.26 Zug im Muster
19 (38) Schwarz Rf8 e8f8 1 ja ja 0
59
 1:04:23 00:49 emt ja — 0 % 20 7.67
20 (39) Weiß Qe4 d3e4 3 nein ja 30
12
 48:33 02:51 emt ja — 1.3 % 21 4.37
20 (40) Schwarz a6 a7a6 2 nein ja 1
1
 1:03:33 01:20 emt ja — 4 % 4 3.23
21 (41) Weiß Nc7 b5c7 1 ja ja 0
3
 35:48 13:14 emt ja — 27.6 % 2 1.29
21 (42) Schwarz Rc8 a8c8 2 nein ja 33
33
 56:26 07:38 emt ja — 44 % 2 0.82
22 (43) Weiß Nxa6 c7a6 1 ja ja 0
111
Kritischer Zugkontext 		33:41 02:38 emt ja — 4.5 % 7 3.1 Zug im Muster
22 (44) Schwarz Qd7 d8d7 >3 nein nein 19
14
 52:44 04:12 emt ja — 3.9 % 4 3.26
23 (45) Weiß d5 d4d5 >3 nein nein 51
2
 30:51 03:20 emt ja — 12.5 % 2 2.08
23 (46) Schwarz Qb7 d7b7 3 nein ja 65
53
 52:03 01:10 emt ja — 0.7 % 14 4.94
24 (47) Weiß d6 d5d6 1 ja ja 0
10
 26:12 05:10 emt ja — 8.2 % 2 2.5
24 (48) Schwarz Qxa6 b7a6 >3 nein nein 270
233
Kritischer Zugkontext 		48:41 03:51 emt ja — 25.8 % 2 1.35
25 (49) Weiß dxe7 d6e7 1 ja ja 0
458
Kritischer Zugkontext 		26:31 00:11 emt ja — 89 % 1 0.12 Zug im Muster
25 (50) Schwarz Rfe8 f8e8 >3 nein nein 359
12
 49:10 00:01 emt ja — 84.1 % 1 0.17
26 (51) Weiß Ng5 f3g5 1 ja ja 0
477
Kritischer Zugkontext 		25:15 01:45 emt ja — 8.6 % 3 2.45 Zug im Muster
26 (52) Schwarz g6 g7g6 1 ja ja 0
639
Kritischer Zugkontext 		49:22 00:18 emt ja — 22 % 2 1.51
27 (53) Weiß Nxf7 g5f7 1 ja ja 0
951
Kritischer Zugkontext 		17:37 08:08 emt ja — 1.8 % 15 4.03 Zug im Muster