VALORANT Masters Toronto 2025 ha concluido oficialmente, coronando a Paper Rex como campeones tras un intenso enfrentamiento con Fnatic. A medida que los equipos lucharon a través de uno de los cuadros más competitivos del año, sus preferencias de mapas y tasas de victoria por lado revelaron profundos conocimientos sobre la evolución del meta profesional. Aquí tienes un desglose estadístico del grupo de mapas utilizado durante el torneo.

Resumen del Grupo 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 el grupo con un claro sesgo defensivo, Lotus emerge como el mapa más inclinado hacia el lado CT del torneo. Los equipos a menudo aprovechan los cuellos de botella estrechos 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 del grupo, con una división de victorias casi igualada. 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 los equipos que sobresalen en verticalidad y tomas rápidas de sitios. Su alta frecuencia de juego y dominio del lado T destacan su relevancia en el meta actual.

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 se ha movido 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 juego por defecto fuerte 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 a los CT. La conciencia rotacional y la adaptabilidad rápida son clave para aprovechar 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 inclinado hacia el lado T cuando se elige. Los amplios carriles de Pearl y su potencial post-plant benefician a alineaciones agresivas y con alta coordinación.

Resumen y Análisis

Con Lotus liderando el grupo de mapas en frecuencia de elección (12 partidos) y una clara inclinación hacia los CT con un 55%, los equipos frecuentemente confiaron en configuraciones sólidas y anclaje de sitios. 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 apareció como 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 a favor de los CT.

Los mapas con menor frecuencia de elección como Haven y Pearl aún ofrecieron datos significativos: Haven se mantuvo ligeramente inclinado hacia los defensores a pesar de su diseño único de tres sitios, y Pearl confirmó su diseño favorable para los atacantes.

A medida que se asienta el polvo en Masters Toronto, está claro que la preparación de mapas y la estrategia por lado jugaron un papel crítico en el éxito de los equipos. Con Paper Rex adaptándose mejor a este panorama, los futuros torneos probablemente verán enfoques aún más refinados hacia el equilibrio de lados y la ejecución específica de mapas.