《坦克無敵》最新版本是一款以坦克為核心的彈幕射擊游戲,玩家可以選擇種類豐富的坦克,體驗單人、多人等多樣化玩法。你需要持續提升坦克性能,打造獨屬于自己的終極戰車。游戲采用獨特的美術風格與創新機制,為玩家帶來全新的指尖操作體驗。簡單易上手的操作搭配緊張刺激的戰斗場景,再加上多種類型的坦克和強力武器系統,讓不同子彈帶來豐富多樣的打擊感。這款游戲兼具趣味性與可玩性,絕對值得嘗試,感興趣的玩家快來體驗吧!
游戲特色
「闖關」模式包含多個章節與關卡,具有很強的探索性和十足的挑戰性。敵方坦克種類豐富,地圖地形變化多樣,還有大BOSS百彈齊發等待你前來挑戰!
「競技場」模式融入了Roguelike玩法機制,玩家可通過收集各類增益buff強化坦克戰力,合理搭配不同buff組合,能解鎖出超乎預期的強力效果。
最強坦克推薦攻略
S+級導彈坦克,優勢:具備追蹤能力
S+級激光坦克,優勢:瞬發技能
S級穿甲坦克,優勢:子彈反彈
S級光能坦克,優勢:音效出眾
S級加特林坦克,優勢:價格親民
新手在還沒拿到穿甲坦克或者光能坦克的時候,推薦先用加特林坦克過渡;要是一開始就抽到激光坦克,那這段建議就可以忽略了。等有了前面提到的坦克后,建議攢鉆石來收集導彈坦克的碎片(注意不包括刷新商城),大概需要5000鉆石就能讓導彈坦克成型。導彈坦克因為性價比高又實用,所以受到很多玩家的好評。
坦克無敵最新版競技場攻略
競技幣使用建議
競技場抽獎確實性價比不錯,但要是從游戲體驗的角度來看,直接購買金幣會更合適一些。剩下的競技幣可以在每周三參與限時搶購活動,用來兌換研發水晶。建議不要一直憋著等著兌換導彈坦克,還是應該循序漸進地發展,不然到了后面闖關的時候很容易卡關。
幸運幣僅能通過擊敗老怪獲取,其用途限定于在競技幣商店兌換徽章。

壓星技巧
每天排名進入前三后就別再升星了,適當控制段位。剩下的次數別浪費,繼續打競技場,在擊敗第二個怪物后主動送死就行。
BUFF選擇策略
BUFF數量+1的優先級高于復活,復活高于加血,加血高于子彈+1,子彈+1之后是無人機、消滅一個敵人后隨機獎勵、吸血等效果,后面的就不逐一列舉了。
在王者段位之前,選什么角色或技能都能輕松過關;可一旦進入王者段位,就得優先考慮加血、復活和BUFF+1這類屬性了。畢竟王者段位的角色生命值普遍偏低,就像原本有20000點血,被激光打中后可能只剩3000點,這時候就算BUFF能加一萬血也沒多大用,所以得果斷換成子彈強化或者無人機這類輸出型的選擇。
最佳的前兩個增益效果是生命值提升和彈藥增加。增益+1和復活這兩個選項是必選的,像能量加速、彈夾擴容這類效果則不太建議選擇,只有在確實沒有更好的選項時才可以考慮它們。
具體情況具體分析,靈活應對才是關鍵。
無人機使用心得
前兩關不太建議使用無人機,從第三關起可以配備一臺。無人機的功能十分強大,差不多是必不可少的輔助單位。
無人機跟在身后,要是打不著敵人就得調整位置。靈活操作是用好無人機的關鍵。
升級兩次攻擊距離后,無人機就能在外圍對BOSS發起攻擊。BOSS進入暴走狀態后,還能把它引出來,但投彈類型的BOSS是無法引出的,千萬不要冒險嘗試。

導彈坦克戰術
導彈坦克在提升兩次攻擊速度后,能夠卡住BOSS,然后在門口通過遠程輸出對其造成傷害。
BOSS類型介紹
投彈型BOSS包含轟炸機甲、爆破者、重裝機甲,混沌母艦或許也可歸為此類。
當BOSS的血量低于60%時,它便會進入暴走狀態;有些BOSS甚至在血量還沒降到70%以下時就已經開始狂暴了。在BOSS進入暴走狀態之前,它的頭頂會出現憤怒的表情作為提示。
游戲亮點
機關重重,策略制勝
在闖關模式里,有各式各樣的機關和敵人布局,玩家的走位策略與戰術規劃會直接影響通關的成敗。許多玩家為了拿到三星評價,即便要反復挑戰同一關卡幾十甚至上百次,也依舊沉浸其中,毫不厭倦。
走位極限,生存至上
每種玩法里都有風格獨特的BOSS等待玩家挑戰。我們在BOSS的設計上投入了大量心血,力求讓它們既多樣又有趣。當面對鋪天蓋地的彈幕時,憑借極限的走位完成反殺,那種成就感簡直爆棚。
BUFF組合,千變萬化
競技場模式融入了Roguelike玩法機制,玩家在通過每一層關卡后,都能挑選一個增益效果(BUFF),不同的BUFF搭配組合,能帶來完全不一樣的游戲樂趣。每一次發起挑戰,都是一場全新的體驗。現階段,游戲里已經有子彈流、飛機流、道具流、火圈流、戰吼流、激勵流等多種不同的戰斗流派,每種流派都能讓玩家感受到出乎意料的暢快體驗。
組隊協作,共赴戰場
《坦克無敵》里有不少組隊玩法,像雙人試煉、BOSS特訓、懸賞令這些,都得和好友一起挑戰才行。你可以叫上朋友,一塊兒回味經典坦克大戰里那種合作的快樂。每次大家配合得很默契地完成任務后,給隊友點個贊,已經成了指揮官們心照不宣的習慣。
更新日志
v12.1版本
——優化軍團戰語音交互體驗
——提升對戰過程流暢度
——修復多項已知問題并進行細節優化


























