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LES Jungla 2026

8 miembros·6 estadísticas

Orden — General

Jugar VS
  • 1
    X
    XnSMovistar KOI Fenix
    55
    Mecánica60Línea61Peleas de Equipo46Macro51Constancia57Versatilidad57
  • 2
    T
    TimeMovistar KOI Fenix
    49
    Mecánica53Línea41Peleas de Equipo56Macro50Constancia44Versatilidad50
  • 3
    b
    bluerzorUCAM Esports
    47
    Mecánica41Línea53Peleas de Equipo43Macro52Constancia55Versatilidad40
  • 4
    LuroxTeam Heretics Academy
    42
    Mecánica29Línea44Peleas de Equipo33Macro44Constancia50Versatilidad53
  • 5
    K
    KoIdoBarca eSports
    41
    Mecánica38Línea41Peleas de Equipo37Macro46Constancia37Versatilidad46
  • 6
    P
    PegasoLUA Gaming
    25
    Mecánica19Línea22Peleas de Equipo25Macro27Constancia31Versatilidad27
  • 7
    I
    IvamaUB Alma Mater
    24
    Mecánica39Línea24Peleas de Equipo38Macro20Constancia12Versatilidad12
  • 8
    C
    ClickerFalke Esports
    19
    Mecánica21Línea15Peleas de Equipo22Macro15Constancia19Versatilidad21
Jugar Quiz VS con este ranking
Líderes por eje · récords

Campeón por estadística

Distribución de General (8 miembros)media 38·mediana 42
1955

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LES Jungla 2026 de un vistazo

LES Jungla 2026 compara a 8 miembros en 6 estadísticas, incluidas Mecánica, Línea, Peleas de Equipo. El primero general es XnS, con una media de 55. En Mecánica, XnS es el más alto. La media general aquí es 38, de 55 hasta 19.

Preguntas frecuentes

¿Quién es el n.º 1 en LES Jungla 2026?
El n.º 1 general en LES Jungla 2026 es XnS (promedio 55).
¿Cuántos se comparan en LES Jungla 2026?
8 comparados en 6 estadísticas, incluidas Mecánica, Línea, Peleas de Equipo.
¿Quién lidera en Mecánica?
XnS lidera en Mecánica.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
Cada eje es un percentil dentro de este ranking, promediado a partir de métricas de partida medidas, con contracción por muestra y — en torneos internacionales — anclaje a la distribución de las ligas mayores y ajuste por fuerza del calendario. Un puesto no es una métrica bruta; el método completo está en everystat.ai/clusters/method.

Cómo funcionan las valoraciones de seis ejes →