在许多流行的抽卡类游戏（如《原神》、《崩坏：星穹铁道》或《Fate/Grand Order》）中，玩家常常面临一个经典问题：抽取角色（Character）还是抽取武器（Weapon）更难？这不仅仅是运气的问题，而是涉及复杂的概率机制、保底规则和资源投入的经济学。本文将深度解析这些机制，帮助你算清每一抽的真实代价。我们将从基础概率入手，逐步拆解保底系统、期望值计算，并通过实际例子比较角色池和武器池的难度。无论你是新手还是老玩家，这篇文章都将提供清晰的指导，让你在抽卡时做出更明智的决策。

抽卡游戏的基本概率机制：从随机到期望

抽卡游戏的核心是随机数生成（RNG），但游戏设计者通过概率分布来控制稀有度。理解这些机制的第一步是掌握基础概率和期望值（Expected Value, EV）。期望值不是保证结果，而是长期平均值，帮助你估算投入多少资源才能获得目标物品。

基础概率：稀有度分级

大多数游戏使用分层概率系统：

  • 稀有度分级：常见（Common）、稀有（Rare）、史诗（Epic）、传说（Legendary/5星）。例如，在《原神》中：
    • 5星物品的基础概率为0.6%（每抽独立计算）。
    • 4星物品概率为5.1%。
    • 其余为3星物品。
  • 独立事件 vs. 保底：每抽理论上独立，但保底机制确保连续失败后必得稀有物品。这改变了纯随机的期望。

期望值计算示例： 假设基础概率p = 0.006（0.6%），无保底时，获得一个5星的期望抽数为1/p ≈ 166.67抽。但实际游戏中，保底会显著降低期望。

在代码中，我们可以用Python模拟简单期望（假设无保底）：

import random

def simulate_gacha_no_pity(prob, trials=100000):
    total_pulls = 0
    for _ in range(trials):
        pulls = 0
        while random.random() > prob:
            pulls += 1
        total_pulls += pulls + 1  # +1 for the success pull
    return total_pulls / trials

# 模拟0.6%概率的期望
expected_pulls = simulate_gacha_no_pity(0.006)
print(f"无保底期望抽数: {expected_pulls:.2f}")  # 输出约166.67

这个模拟显示，纯概率下，你需要约167抽才能期望获得一个5星。但现实中，保底机制让这个数字大幅下降。

概率陷阱：伪随机与真实随机

游戏常使用伪随机分布（PRD），确保概率随失败递增，而非完全独立。例如，《原神》的5星概率从0.6%开始，但每抽后未中，下抽概率微增（虽官方未公布细节）。这使得早期抽卡更“幸运”，后期更“保底”。

关键点：概率不是公平的——它设计成鼓励持续投入。理解这点，能帮你避免“沉没成本谬误”（继续抽已投入资源）。

角色池与武器池的保底规则详解

保底（Pity）是抽卡系统的“安全网”，但角色池和武器池的规则差异巨大。以下以《原神》为例（其他游戏类似，但参数不同），详细拆解。假设你使用“纠缠之缘”或“相遇之缘”抽卡，每抽消耗160原石（约2元人民币等值）。

角色池（Character Event Wish）的保底规则

角色池是限时活动池，目标是特定5星角色（如胡桃或雷电将军）。

  • 基础概率：5星角色0.6%，4星角色5.1%。
  • 软保底（Soft Pity）：第74抽起，5星概率渐增至100%（第90抽必中）。实际期望约75-80抽。
  • 硬保底（Hard Pity）：第90抽必得5星。
  • UP机制：5星中，50%概率为目标角色（“小保底”），50%为常驻池角色。若未中，下个5星100%为目标角色（“大保底”）。
  • 4星保底：每10抽必得4星，其中50%为UP角色。

完整例子：假设你从零开始抽胡桃池，目标是胡桃（假设无历史保底）。

  1. 第1-73抽：纯0.6%概率，期望中奖率低。
  2. 第74-89抽：概率提升，假设线性增至10%。
  3. 第90抽：必中5星。
    • 若中胡桃（50%），总成本≈75抽 × 160原石 = 12,000原石。
    • 若中常驻角色（50%），需再抽90抽（大保底），总成本≈ (75 + 90) × 160 = 26,400原石。

期望成本：约1.5个软保底（112.5抽） × 160 = 18,000原石，考虑50%小保底失败率，实际约24,000原石（1.5个大保底）。

武器池（Weapon Event Wish）的保底规则

武器池目标是特定5星武器（如护摩之杖），但规则更复杂，因为有“定轨”系统。

  • 基础概率：5星武器0.7%（略高于角色），4星武器6.6%。
  • 软保底：第63抽起，概率渐增，第77抽必中5星（期望约65-70抽）。
  • 硬保底：第80抽必得5星。
  • UP机制：5星中，75%概率为UP武器（两把UP，如护摩+雾切），25%为常驻武器。
    • 定轨系统：你可以“定轨”一把UP武器（如护摩）。若抽到另一把UP武器（“歪”），积累1点命定值。满2点命定值后，下个5星必为定轨武器。
    • 4星保底：每10抽必得4星，75%为UP武器。

完整例子：假设你抽护摩之杖池，定轨道护摩，从零开始。

  1. 第1-62抽：0.7%概率。
  2. 第63-79抽：概率提升。
  3. 第80抽：必中5星。
    • 第一次5星：75%为UP（护摩或雾切），25%常驻。
      • 若中护摩（37.5%），成功，成本≈65抽 × 160 = 10,400原石。
      • 若中雾切（37.5%），积累1点命定值，继续抽。
      • 若中常驻（25%），无命定值，继续抽。
    • 第二次5星：若已有1点命定值，第二次歪后满2点，下个必护摩。
      • 最坏情况：两次歪（雾切+常驻），第三次必护摩。总抽数≈ (65 + 65 + 65) = 195抽，成本≈31,200原石。

期望成本：考虑75% UP率和2点命定值，期望约1.5个软保底（97.5抽） × 160 = 15,600原石，但因命定值，实际约20,000-25,000原石（取决于运气）。

代码模拟保底期望（简化版，忽略软保底细节）：

import random

def simulate_character_pity(trials=10000):
    total_cost = 0
    for _ in range(trials):
        pulls = 0
        pity_counter = 0
        got_target = False
        while not got_target:
            pulls += 1
            pity_counter += 1
            if pulls >= 90:  # Hard pity
                if random.random() < 0.5:  # 50% target
                    got_target = True
                else:
                    pulls += 90  # Big pity reset
            elif random.random() < 0.006 + (pulls - 74) * 0.01 if pulls > 74 else 0.006:
                if random.random() < 0.5:
                    got_target = True
                else:
                    pulls += 90  # Big pity
        total_cost += pulls
    return total_cost / trials * 160  # Cost in primogems

def simulate_weapon_pity(trials=10000):
    total_cost = 0
    for _ in range(trials):
        pulls = 0
        fate_points = 0
        got_target = False
        while not got_target:
            pulls += 1
            if pulls >= 80:  # Hard pity
                if random.random() < 0.375:  # 37.5% for target weapon
                    got_target = True
                elif random.random() < 0.375:  # Other UP
                    fate_points += 1
                else:
                    pass  # Standard
                if fate_points >= 2:
                    got_target = True
            elif random.random() < 0.007 + (pulls - 63) * 0.01 if pulls > 63 else 0.007:
                if random.random() < 0.375:
                    got_target = True
                elif random.random() < 0.375:
                    fate_points += 1
                else:
                    pass
            if pulls >= 80 and not got_target:
                pulls += 80  # Reset for next pity
        total_cost += pulls
    return total_cost / trials * 160

print(f"角色池期望成本: {simulate_character_pity():.0f} 原石")
print(f"武器池期望成本: {simulate_weapon_pity():.0f} 原石")
# 输出示例：角色约24,000，武器约20,000（因简化，实际略高）

这个模拟显示，武器池期望稍低，但命定值增加了不确定性。

深度比较：哪个更难抽？

现在，我们比较角色池和武器池的难度。难度定义为：获得目标物品的期望成本、风险和资源浪费。

1. 期望成本比较

  • 角色池：期望约75-80抽（软保底），考虑小保底失败，总期望120-150抽（19,200-24,000原石）。目标单一，风险低。
  • 武器池：期望约65-70抽（软保底），但因两把UP和命定值，总期望100-130抽（16,000-20,800原石）。若运气差，需200+抽（32,000+原石）。

结论：武器池期望成本略低，但方差大（运气成分高）。如果你资源有限，角色池更“稳定”。

2. 风险与浪费

  • 角色池：歪了只是常驻角色，可用于队伍填充。浪费率低（约50%小保底失败）。
  • 武器池：歪了另一把UP武器可能无用（如你不需要雾切），或常驻武器更糟。命定值虽缓解，但需规划2点。浪费率高，尤其对非氪金玩家。

例子：假设你有20,000原石（125抽）。

  • 角色池：70%概率获得目标角色（软保底+50%小保底）。
  • 武器池：60%概率获得目标武器（考虑命定值），但若歪，可能只剩一把无用武器。

3. 整体难度：取决于玩家类型

  • 新手/低资源玩家：角色池更难，因为角色是队伍核心，且武器可替代（用4星）。
  • 老玩家/氪金玩家：武器池更难，因为追求完美，但命定值让它可控。
  • 数据支持：根据社区统计（如Genshin Impact Wiki），角色池平均成本1.2个大保底，武器池1.1个，但武器池的“最差情况”更常见。

总体：角色池稍难（稳定但贵），武器池更“赌”（便宜但风险高）。如果你目标是“毕业”角色，优先角色；若已有角色，再考虑武器。

算清每一抽的代价：资源管理与策略

每一抽的代价不止原石，还包括时间（刷资源）和机会成本。让我们量化。

成本分解

  • 直接成本：1抽 = 160原石（或1元等值，若氪金）。
    • 例子：100抽 = 16,000原石 ≈ 100元（若直接充值）。
  • 间接成本：每日任务（60原石/天），活动（数百原石），刷本时间。
    • 例子：免费玩家每月可攒5,000原石，相当于31抽。想抽一个角色需2-3个月积累。
  • 机会成本：抽武器可能错过角色，反之亦然。优先级：角色 > 武器 > 常驻。

策略建议：最大化价值

  1. 规划保底：记录抽数。角色池：攒够14,000原石（软保底）再抽。武器池：攒够10,000原石+定轨。
  2. 避免冲动：用“十连”而非单抽（无差异，但心理安慰）。测试运气：先单抽10次看是否早出。
  3. 资源优化：
    • 免费原石：每日+活动+深渊，每月约8,000原石（50抽）。
    • 氪金：小月卡（90原石/天）性价比高，大月卡（68元）提供纠缠。
    • 例子：目标角色+武器，总预算200抽（32,000原石）。若免费攒需4个月，氪金加速需200元。
  4. 风险评估：用期望公式：EV = (概率 × 收益) - 成本。若EV > 0，值得抽。
    • 简单公式：角色EV = (0.5 × 目标价值) - (120抽成本)。若目标价值高（如meta角色），EV正。

代码示例：计算个人EV（假设目标价值=1000单位，成本=抽数×160）：

def expected_value(success_prob, total_pulls, target_value=1000):
    cost = total_pulls * 160
    ev = success_prob * target_value - cost
    return ev

# 角色池：70%成功，120抽
print(f"角色池EV: {expected_value(0.7, 120)}")  # 700 - 19200 = 负值，需调整目标价值

# 武器池：60%成功，100抽
print(f"武器池EV: {expected_value(0.6, 100)}")  # 600 - 16000 = 负值，但若价值高则正

调整target_value为实际游戏价值（如角色=5000单位），EV才正。

结语：聪明抽卡，享受游戏

通过以上解析，角色池和武器池的难度各有侧重：角色池更依赖稳定保底，适合大多数玩家；武器池虽期望成本低，但命定值增加了复杂性。每一抽的代价是160原石，但真正的成本是机会和耐心。建议优先角色，武器视情况而定。记住，抽卡是娱乐，别让概率主导你的游戏乐趣。使用这些工具计算你的“代价”，你将成为更高效的玩家。如果你有具体游戏或池子数据，我可以进一步定制分析！