十二個二元揭露
十二個獨立的公平位元組成三個各含四個位元的區塊。每個完整的區塊代表 0–15；加 1 後得到 a、b 和 c，每個數值介於 1 到 16 之間。隨著結果逐漸明朗，揭露資訊會更新報價。
真因數與分數
設 u(n) 為 n 的小於 n 的正因數總和。例如 u(6)=1+2+3=6，而 u(1)=0。分數為 S=|u(a)−2u(b)+u(c)|。其全局最小值為 0，因此減去該最小值不會改變 S。
三種獎勵權重
線性模式使用 S，平方模式使用 S²，立方模式使用 S³。當指數 p 為 1、2 或 3 時，即時總報價為 0.97 × E[Sᵖ | 已揭露位元] / E[Sᵖ]。指數作用於最終分數後再取平均；它並非對已完成的線性報價進行平方或立方運算。報價起始於 ×0.97，可能上升、下降或歸零。
收集與事件順序
手動收集會先處理已到期的所有揭示，然後收集剩餘的當前報價。自動收集會在達到或超過閾值的第一個報價時結算，並使用該報價。零值會在同一事件中優先解決，且無回報；較早的自動結算不受較晚的零值影響。第 12 步會收集剩餘報價，前提是該輪尚未結束。
整數硬幣與小數餘額
結算金額為 floor(投注額 × 收集到的報價 + 保留餘額)。低於一個硬幣的部分會保留至下一次結算。例如，投注額為 20、報價為 ×1.25 且餘額為 0.4 時，結算金額為 25 個硬幣，餘額仍為 0.4。零回報的輪次不會改變現有的餘額。此為總回報，包含退回的投注額，而非純利潤。
報價下跌範例
在 Linear 模式下，十二個零位會導致 a=b=c=1 且 S=0。報價初始為 ×0.97，第 1 步後約為 ×0.9012，第 6 步後為 ×0.4529，並在第 12 步歸零。若在第 6 步收集，將使用較低的報價；若沿此路徑等待，則會歸零。此範例僅說明其中一條路徑，並非對下一輪的預測。
常見問題
Square 是指將 Linear 報價平方嗎？
Linear 使用 S，Square 使用 S²，Cube 使用 S³。當指數 p 為 1、2 或 3 時，即時總報價為 0.97 × E[Sᵖ | 已揭示位元] / E[Sᵖ]。該指數應用於平均前的最終分數；它並非對已完成的 Linear 報價進行平方或立方。報價從 ×0.97 開始，可能會上升、下降或歸零。
當報價歸零時會發生什麼事？
先處理已達成的揭示，再收集存活的當前報價。自動收集會在報價達到或超過閾值時結算，並以該報價為準。零值會在同一個事件中優先處理，且無回報；較早的自動結算不會受後續零值影響。第 12 步會在輪次尚未結束時收集存活的報價。
輪次未結束時重新載入後能否繼續？
餘額（包含零值）及剩餘積分會儲存於瀏覽器的 localStorage 中。重新載入未結束的輪次會保留已扣除的賭注，不會退款、支付彩金或恢復遊戲。控制項會重置為賭注 20，線性模式與自動模式關閉。剩餘積分在重新載入及餘額恢復後仍會保留。
