AK로 플랍을 못 맞혔을 때 어떻게 플레이할까

정답은 하나가 아닙니다. 보드에 따라 달라지며, 아래 솔버 결과에서는 같은 핸드가 대부분 베팅하던 쪽에서 대부분 체크하는 쪽으로 바뀝니다. 버튼에서 AKo를 들고 빅 블라인드가 콜한 뒤 체크했을 때, 솔버의 체크 빈도는 Qs 7c 2d에서 23.1%, Qs Jh 4c에서 40.5%, 8s 7s 2d에서 70.6%입니다.

그러니 “레이즈했으니 항상 C벳”도, “못 맞혔으니 포기”도 이 세 보드에서는 통하지 않습니다. 이 페이지의 나머지 부분에서는 체크와 베팅이 어떻게 나뉘는지, 베팅에 어떤 크기를 쓰는지, 그리고 결과를 어디까지 믿을 수 있는지 설명합니다.

상황

이 페이지의 모든 숫자는 하나의 설정에서 나왔습니다. 6인 테이블 캐시 게임, 스택 100 bb, 버튼이 2.5 bb로 오픈하고 빅 블라인드가 콜합니다. 플랍 팟은 5.5 bb, 남은 스택은 97.5 bb입니다. 빅 블라인드가 체크하고 버튼이 액션합니다.

버튼은 팟의 33% 또는 75%를 베팅할 수 있습니다. 솔버 화면과 CSV 파일은 이 크기를 2 bb와 4 bb로 표시하므로 이 페이지도 그 표기를 씁니다.

이 수치는 AKo 핸드 클래스의 평균입니다. 오프수트 AK 12개 조합 전체를 함께 계산한 값입니다. 하트 A와 다이아몬드 K 같은 특정 핸드를 설명하지 않으며, 이 페이지에는 개별 조합 사이의 차이에 대한 데이터가 없습니다.

보드별 AKo의 액션

97 bb 베팅도 트리에 남아 있습니다. 세 보드 모두 CSV에서 AKo의 이 액션 빈도는 0으로 반올림되지만, 이 액션이 불가능하다는 뜻은 아닙니다.

Qs 7c 2d: 대부분 작은 베팅

여기서 AK는 오버카드 두 장이 있고 직접적인 드로우는 없습니다. AKo는 73.8%의 빈도로 2 bb를 베팅하고, 큰 크기는 3.1%로 드물게 씁니다.

Qs Jh 4c: 체크도, 큰 베팅도 늘어난다

이제 AK에는 거트샷이 있습니다. 어떤 10이 나와도 스트레이트가 됩니다. Qs 7c 2d와 비교하면 AKo는 체크를 더 자주 하고 4 bb 베팅을 훨씬 많이 쓰며, 그 빈도는 18.2%입니다. 2 bb 베팅은 41.2%로 줄어 체크 빈도와 비슷해집니다.

8s 7s 2d: 대부분 체크

AK는 이번에도 오버카드 두 장에 직접적인 드로우가 없고, 보드는 스페이드 두 장이 깔린 로우 보드입니다. 체크가 주된 액션이 됩니다. AKo가 베팅할 때는 거의 항상 2 bb를 쓰며, 2 bb가 27.9%, 4 bb는 1.5%입니다.

8s 7s 2d에서 버튼의 전체 레인지는 베팅을 덜 할까?

네, 이 두 퀸 하이 보드와 비교하면 그렇습니다. 버튼의 전체 레인지는 Qs 7c 2d나 Qs Jh 4c보다 8s 7s 2d에서 체크를 더 많이 합니다. 두 퀸 하이 보드 사이에서는 Qs Jh 4c가 Qs 7c 2d보다 4 bb 베팅을 더 많이 쓰지만, 전체 베팅 빈도는 비슷하므로 이 페이지에서는 어느 쪽이 더 많다고 순위를 매기지 않습니다.

이 두 가지 내용은 솔버 화면에서 읽은 것이 아니라 이 연구의 CSV 파일로 계산한 것입니다. 각 핸드 클래스의 빈도에 그 보드에서 아직 가능한 조합 수를 곱하는데, 프리플랍 가중치 없이 한 번, 가중치를 넣어 한 번 계산했습니다. 두 방법 모두 같은 방향을 가리킵니다. 앱 화면에 표시되는 전체 레인지 백분율은 프리플랍 가중치를 반영하지 않으므로, 이 계산과 같은 기준이 아닙니다.

한 가지 원인으로 설명할 수 없는 이유

“거트샷 때문에 AKo가 더 크게 베팅했다”거나 “드로우가 많아서 체크했다”고 말하고 싶어질 수 있습니다. 하지만 이 결과는 그것을 보여 주지 않습니다. 보드가 바뀌면 카드의 높낮이, 연결성, 무늬, 그리고 두 레인지가 플랍과 맞는 정도가 한꺼번에 바뀝니다. 세 보드는 대표적인 예시로 보고, 한 변수만 분리한 실험으로 보지 마십시오.

같은 이유로 새로운 보드는 새로운 질문입니다. 여기 없는 플랍에서 AK를 들고 있다면 이 페이지는 그 빈도를 알려 주지 않습니다.

학습에 활용하는 방법

세션이 끝난 뒤 핸드를 복기할 때 사용하세요. 이것은 학습 자료이며, 플레이 중 의사결정을 돕는 도구가 아닙니다.

1. 먼저 상황을 확인하세요. 이 숫자는 포지션, 프리플랍 액션, 스택, 레인지, 베팅 크기가 모두 같아야 의미가 있습니다.
2. 보드를 이 세 보드와 비교하고, 중요하다면 솔버로 직접 돌려 보세요. 비교로 얻는 것은 조사할 질문이지, 그대로 따라 할 빈도가 아닙니다.
3. 항상 한 가지만 하고 있지 않은지 확인하세요. 플랍을 못 맞힌 AK로 늘 베팅하거나 늘 체크한다면, 이 보드들은 그 선택을 다시 검토할 가치가 있다는 근거가 됩니다.
4. 베팅 크기를 함께 보세요. 베팅 빈도만 보면 Qs Jh 4c에서 2 bb 라인과 4 bb 라인의 차이가 가려집니다.

혼합 빈도가 낯설다면 포커에서 GTO란?부터 읽어 보세요. 용어집에서 레인지, EV 같은 용어를 설명합니다.

이 페이지가 다루지 않는 것

이 솔버 결과는 싱글 레이즈 팟에서 빅 블라인드가 체크한 뒤 인 포지션에 있는 버튼만 다룹니다. 아웃 오브 포지션에서 AK를 플레이하는 경우, 3벳 팟, 다른 스택 깊이, 멀티웨이 팟, 이후 스트리트는 다루지 않습니다. 각각 다른 모델이므로 이 빈도를 그런 상황에 그대로 적용하지 마세요.

입력과 결과

다운로드

• Qs 7c 2d: 노드 CSV(10,040 바이트)와 설정 기록(5,644 바이트).
• Qs Jh 4c: 노드 CSV(10,010 바이트)와 설정 기록(5,644 바이트).
• 8s 7s 2d: 노드 CSV(9,981 바이트)와 설정 기록(5,644 바이트).
• MelaGTO Direct v1.1 (10) 다운로드.

각 CSV에는 빅 블라인드가 체크한 뒤 노드에서 버튼의 92개 핸드 클래스가 들어 있으며, 빈도는 0–1 비율, 액션별 EV는 bb 단위입니다. 전체 트리나 조합별 결과는 아닙니다.

설정 기록은 앱이 저장한 파일이 아닙니다. Direct의 Bulk edit 필드에서 두 레인지를 읽어 오고, 설정 화면에서 트리 설정을 눈으로 확인한 뒤, 그 값들을 앱의 설정 형식으로 정리했습니다. 스레드 수, 출력 간격, 동형성 스위치는 인터페이스에 표시되지 않으므로 소스 코드의 기본값을 따릅니다.

수렴 여부는 알 수 없습니다. 0.5% 목표는 설정이지 결과가 아닙니다. 이번 기록에는 최종 반복 횟수도 실측 익스플로잇 가능성도 없으므로, 목표에 도달했다거나 이것이 완전한 균형이라고 주장하지 않습니다. 관측한 완료 시간은 Qs 7c 2d에서 최대 209초, Qs Jh 4c에서 최대 203초, 8s 7s 2d에서 최대 144초였습니다. 이는 완료를 처음 확인한 시점에서 잡은 상한이며 정확한 계산 시간이 아닙니다.

사용한 레인지

6max_RC_100bb_200NL 레인지, artifact 버전 2026.08.12-v1이며, 혼합 가중치를 포함해 Bulk edit에서 읽어 온 값입니다. 숫자가 없는 클래스의 가중치는 1이고, 나열되지 않은 클래스의 가중치는 0입니다.

BB, 아웃 오브 포지션(90개 클래스)

ATs:0.949,A9s,A8s,A7s,A6s,A5s:0.03,A4s:0.366,A3s:0.917,A2s,KJs:0.699,KTs:0.521,K9s,K8s,K7s:0.829,K6s:0.801,K5s:0.978,K4s:0.967,K3s:0.675,K2s:0.896,AQo:0.238,KQo:0.639,QJs,QTs:0.68,Q9s:0.771,Q8s:0.885,Q7s:0.952,Q6s:0.922,Q5s:0.767,Q4s:0.903,Q3s:0.752,Q2s:0.673,AJo:0.765,KJo:0.584,QJo:0.75,JTs:0.567,J9s:0.169,J8s:0.922,J7s:0.414,J6s:0.702,J5s:0.498,J4s:0.605,J3s:0.577,J2s:0.259,ATo:0.833,KTo:0.643,QTo:0.709,JTo:0.758,T9s:0.116,T8s:0.599,T7s:0.79,T6s:0.479,T5s:0.275,A9o:0.844,K9o:0.711,Q9o:0.889,J9o:0.845,T9o:0.866,99:0.588,98s:0.742,97s:0.925,96s:0.9,A8o:0.935,K8o:0.341,T8o:0.301,98o:0.082,88:0.814,87s:0.693,86s:0.824,85s:0.808,A7o:0.723,87o:0.019,77:0.887,76s:0.63,75s:0.969,74s,A6o:0.375,66:0.902,65s:0.58,64s,63s:0.688,A5o:0.765,55:0.909,54s:0.504,53s,52s:0.592,A4o:0.575,44,43s,33,22

BTN, 인 포지션(92개 클래스)

AA,AKs,AQs,AJs,ATs,A9s,A8s,A7s,A6s,A5s,A4s,A3s,A2s,AKo,KK,KQs,KJs,KTs,K9s,K8s,K7s,K6s,K5s,K4s,K3s,K2s,AQo,KQo,QQ,QJs,QTs,Q9s,Q8s,Q7s,Q6s,Q5s,Q4s,Q3s,Q2s:0.629,AJo,KJo,QJo,JJ,JTs,J9s,J8s,J7s,J6s,J5s,J4s:0.974,ATo,KTo,QTo,JTo,TT,T9s,T8s,T7s,T6s,A9o,K9o,Q9o,J9o,T9o,99,98s,97s,96s,A8o,K8o:0.923,J8o:0.526,T8o:0.929,98o:0.32,88,87s,86s,A7o,K7o:0.247,77,76s,75s,A6o,66,65s,A5o,55,54s,A4o,44,A3o:0.84,33,22:0.692

Direct에서 보드를 다시 계산하려면 위 설정으로 Custom spot을 만들고, Bulk edit로 두 레인지를 붙여 넣은 뒤 CPU 계산을 선택하고, 빅 블라인드가 체크한 뒤의 노드 결과를 다운로드한 CSV와 비교합니다. 버전, 하드웨어, 중단 조건 모두 정확한 재실행에 영향을 줄 수 있습니다.

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