Lot 61195526 · MA - NORTH BOSTON

2017 MERCEDES-BENZ GLE

VIN 4JGDA5HB1HA884534

Current bid
$10,900
≈ €10,093
Identity
Year
2017
Make / series / model
MERCEDES-BENZ GLE
Body type
suv
Condition
CERTIFICATE OF TITLE (P)
VIN
4JGDA5HB1HA884534
Powertrain & drivetrain
Drive type
Transmission
Horsepower
Engine
ML350 4Matic ['12-'15], GLE350 4Matic ['16-'18] (3.5-liter M276 60° V6)
Steering location
Exterior color
black
Odometer & listing
Odometer
114,520 mi (184,302 km)
Listing valid until
2026-07-22
Make an offer or ask a question

Log in to make an offer or ask a question about this car. Log in

Damage assessment

Body zones

AI-detected zones are pre-marked below — click a zone to adjust its severity.

Top
Underbody
AI field report 1 AI-written variant · pick a language, then a voice

gpt-5.4-mini

За този Mercedes-Benz GLE 2017 е отбелязано аукционно обозначение CERTIFICATE OF TITLE (P) и първичен код за щета NORMAL WEAR, но това е аукционна класификация, а не потвърден технически извод. По наличните данни се виждат следните външни и интериорни следи от употреба: - В предната долна част на бронята липсват или са демонтирани компоненти, като в централната долна зона се вижда открит монтажен участък. - Има леки одрасквания по долния ръб на предната броня. - На задната броня се наблюдават леки следи от драскане в долния ляв ъгъл и видимо протриване/замърсяване в централната зона около нишата за регистрационния номер. - В купето са налице леки следи от износване по седалките и облицовките на централната конзола. - Предните седалки показват видими прегъвания, следи от употреба и износване по бордовете и повърхностите на седалните елементи. Няма предоставени данни за фабрично оборудване по VIN и няма потвърдена информация за сервизни кампании/recalls. Към момента не са посочени и специфични повтарящи се проблемни модели, но наличните следи подсказват най-вече нормално, натрупано външно и интериорно износване, както и липси в предната долна зона на бронята, които е добре да се проверят на живо.

Generated from auction photos by AI vision, then written up by an AI model. Findings are qualitative, not a certified inspection.