VALORANT Masters Toronto Tasa de selección de mapas y equilibrio de lados
VALORANT Masters Toronto 2025 ha concluido oficialmente, coronando a Paper Rex como campeones tras un intenso enfrentamiento con Fnatic . A medida que los equipos luchaban a través de uno de los brackets más competitivos del año, sus preferencias de mapas y tasas de victoria por lado revelaron profundas ideas sobre el meta profesional en evolución. Aquí está un desglose estadístico de la piscina de mapas utilizada durante el torneo.
Resumen de la piscina de mapas
Lotus se jugó 12 veces. El lado CT aseguró una tasa de victoria del 55%, mientras que el lado T logró un 45%. El único mapa en la piscina con un claro sesgo defensivo, Lotus se destaca como el mapa más fuerte del torneo para el lado CT. Los equipos a menudo aprovechan los estrechos chokepoints del sitio y la utilidad en capas para bloquear a los atacantes.
Sunset se jugó 11 veces. El lado CT aseguró una tasa de victoria del 49%, mientras que el lado T logró un 51%. Sunset sigue siendo el mapa más equilibrado en la piscina, con una división de tasa de victoria casi igual. Su versatilidad lo mantiene en alta rotación, convirtiéndolo en un campo de batalla neutral que recompensa tanto las ejecuciones limpias como las defensas sólidas.
Icebox se jugó 11 veces. El lado CT aseguró una tasa de victoria del 41%, mientras que el lado T logró un 59%. Un mapa sorprendentemente favorable para los atacantes, Icebox se ha convertido en un refugio para equipos que sobresalen en verticalidad y rápidas tomas de sitio. Su alto conteo de partidas y dominio del lado T destacan su relevancia actual en el meta.
Split se jugó 9 veces. El lado CT aseguró una tasa de victoria del 45%, mientras que el lado T logró un 55%. Históricamente conocido por su inclinación hacia los defensores, Split ha cambiado notablemente hacia los atacantes en Toronto . El control rápido del medio y las ejecuciones coordinadas están demostrando ser cruciales.
Ascent se jugó 7 veces. El lado CT aseguró una tasa de victoria del 43%, mientras que el lado T logró un 57%. Una vez visto como uno de los mapas más equilibrados, Ascent ahora se inclina hacia el lado T. Es particularmente favorecido por equipos con un fuerte juego por defecto y flexibilidad en medio de la ronda.
Haven se jugó 6 veces. El lado CT aseguró una tasa de victoria del 52%, mientras que el lado T logró un 48%. A pesar de ser un mapa de 3 sitios, Haven tiende ligeramente a favorecer al CT. La conciencia rotacional y la rápida adaptabilidad son clave para capitalizar esta ventaja.
Pearl se jugó 3 veces. El lado CT aseguró una tasa de victoria del 42%, mientras que el lado T logró un 58%. El mapa menos jugado, pero extremadamente favorable para el T cuando se elige. Las amplias calles de Pearl y su potencial post-plant benefician alineaciones agresivas y con mucha coordinación.
Resumen y análisis
Con Lotus liderando la piscina de mapas en tasa de selección (12 partidos) y un claro sesgo CT del 55%, los equipos a menudo confiaron en configuraciones sólidas y anclaje en el sitio. En contraste, mapas como Icebox (59%), Ascent (57%) y Pearl (58%) mostraron un dominio significativo del lado atacante, insinuando un cambio estratégico más amplio hacia ejecuciones rápidas y juego post-plant.
Sunset parecía ser el campo de batalla más equilibrado, con tasas de victoria casi iguales para ambos lados (49% CT / 51% T), mientras que Split sorprendió a muchos al inclinarse hacia los atacantes — una reversión de su reputación histórica favorecida por el CT.
Mapas con menor tasa de selección como Haven y Pearl aún ofrecieron datos significativos: Haven siguió siendo ligeramente favorecido por los defensores a pesar de su diseño único de tres sitios, y Pearl confirmó su diseño amigable para los atacantes.
A medida que se asienta el polvo sobre Masters Toronto , está claro que la preparación de mapas y la estrategia de lados jugaron un papel crítico en el éxito del equipo. Con Paper Rex adaptándose mejor a este paisaje, es probable que los futuros torneos vean enfoques aún más refinados hacia el equilibrio de lados y la ejecución específica de mapas.
