Lot 55726566 · PA - PHILADELPHIA

2016 TOYOTA RAV4 LE (X Grade)

VIN JTMBFREV1GD197568

Текущ залог
$1,200
≈ €1,111

Автомобилът

  • Година 2016
  • Марка / модел TOYOTA RAV4
  • Ниво на оборудване LE (X Grade)
  • Серия / платформен код ASA44L/ASA42L/AVA44L
  • Тип купе джип
  • Състояние спасен (salvage)
  • VIN номер JTMBFREV1GD197568
  • Задвижване 4x4
  • Конски сили 176 к.с.
  • Цвят на автомобила сив
  • Километраж 127,437 mi (205,089 km)
  • Обявата важи до 2026-08-11 17:00
Бележки
Този RAV4 от 2016 година е чудесен избор за всеки, който търси надежден и проходим автомобил. Тежък удар в предната част. 🚗 2016 TOYOTA RAV4 📋 Основни характеристики: пробег в км: 205089 двигател: 2.5 L, 4 цилиндъра, 176 к.с. задвижване: 4x4 ℹ️ Допълнителна информация: каросерия: джип цвят: сив
Направете оферта или задайте въпрос

Влезте в акаунта си, за да направите оферта или да зададете въпрос за този автомобил. Вход

Оценка на щетите

Зони по каросерията

Зоните, засечени от AI, са предварително маркирани по-долу — кликнете върху зона, за да коригирате тежестта.

Отгоре
Отдолу
Оценка на състоянието 1 AI вариант

bggpt-gemma-3-27b-fp8

Автомобилът е TOYOTA RAV4, модел 2016 г., със статут „Сертификат за бракуване“ (Certificate of Salvage) и първична щета, декларирана от търгa като „Преден край“ (Front End). Наличните данни от огледа потвърждават тази щета чрез липсващи предни компоненти и видима деформация в предната част. Конкретно са установени следните повреди: - Липсва предната броня, което оставя открити структурните и охладителни елементи. - Липсва предната решетка, разкривайки радиатора и вътрешните монтажни елементи. - Липсват двата предни фара – ляв и десен, като са открити монтажните зони, окабеляването и вътрешните компоненти. - Предната носеща конструкция в зоната на радиатора е деформирана, с неправилен, извит профил. - Предният долен пластмасов праг и въздуховодите са откачени и лежат на земята. - Черна пластмасова лайсна в предния ляв ъгъл е счупена или откачена в близост до колелото и отвора за фара. Няма налични данни за известни повтарящи се проблеми по модела.

Генериран от снимки от търга чрез AI разпознаване, след което написан от AI модел. Констатациите са качествени, не представляват сертифициран оглед.