Lot 64620646 · TX - HOUSTON EAST
2026 TOYOTA SIENNA XLE
VIN 5TDYRKEC9TS323536
Текущ залог
$4,600
≈ €4,259
Архив
Автомобилът
- Година 2026
- Марка / модел TOYOTA SIENNA
- Ниво на оборудване XLE
- Серия / платформен код 40 Series
- Тип купе ван
- Състояние спасен (salvage)
- VIN номер 5TDYRKEC9TS323536
- Задвижване задно предаване
- Скоростна кутия Electronic Continuously Variable (e-CVT)
- Конски сили 189 к.с.
- Тип задвижване Хибрид
- Батерия Nickel-Metal-Hydride/NiMH
- Електромотор Един електромотор
- Километраж 1,208 mi (1,944 km)
- Обявата важи до 2026-09-24 20:00
Бележки
Този автомобил е с тежки щети по предната част, включително смачкана и деформирана предна броня с видими повреди по решетката и капака. Налице са сериозни вдлъбнатини по предното ляво крило и врата, както и по задната лява врата. Задната част също е засегната, като задното стъкло е смачкано и видимо повредено. Интериорът е пострадал, като предните седалки са смачкани и деформирани. Автомобилът е с пробег от 1944 км, задвижване на задните колела и един електромотор.
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
Доклад за състоянието на автомобил Toyota Sienna, модел 2026 г.
Автомобилът е с множество щети по предната и задната част. Налице са сериозни вдлъбнатини по предния ляв калник, предната лява врата и предната броня. Задната лява врата също е с тежки вдлъбнатини. Предната броня е смачкана и деформирана, с видими повреди по решетката и предния капак. Предният ляв калник е смачкан и деформиран, с видими повреди по бронята и калника. Задното стъкло е смачкано, с видими повреди по задната броня. Предните седалки са смачкани и деформирани, както и самите седалки, които са вдлъбнати и деформирани.
Според информацията от търга, основната повреда е в предната част на автомобила.
Няма налични данни за известни повтарящи се дефекти.
Генериран от снимки от търга чрез AI разпознаване, след което написан от AI модел. Констатациите са качествени, не представляват сертифициран оглед.