RAM 5500 6.7L 2020 r. kupisz w Stockton CA

2020 RAM  - Image 1.
2020 RAM  - Image 2.
2020 RAM  - Image 3.
2020 RAM  - Image 4.
2020 RAM  - Image 5.
2020 RAM  - Image 6.
2020 RAM  - Image 7.
2020 RAM  - Image 8.
2020 RAM  - Image 9.
2020 RAM  - Image 10.
2020 RAM  - Image 11.
2020 RAM  - Image 12.
2020 RAM  - Image 13.
2020 RAM  - Image 14.
2020 RAM  - Image 15.

Przyszła aukcja

Informacje o sprzedaży

Miejsce sprzedaży
Lokalizacja pojazdu
3235 Newton Road, Stockton, Ca 95205

Transport w USA

Skontaktuj się z nami za pośrednictwem
E-mail lub Czat na żywo W celu dokładnej wyceny

Informacje o pojeździe

VIN
Numer pojazdu
223770 AKTUALNY PRZEBIEG
Rodzaj szkody
Collision
Rodzaj uszkodzenia
Uszkodzony przód
Kluczyki
Present (brak gwarancji)

Historia pojazdu

Zapisy sprzedaży
Stan licznika kilometrów
Poprzednia sprzedaż
Historia własności
Akcje serwisowe
Wypadki
Uzyskaj raport historii pojazdu

Opis pojazdu

Rodzaj pojazdu
Rok modelowy
2020
Marka pojazdu
Model
Seria
Tradesman/slt/laramie/limited
Styl Nadwozia
Crew CAB
Kolor karoserii
BIAŁY
Silnik
6.7L
Przekładnia
Przekładnia automatyczna
Rodzaj paliwa
Diesel
Liczba cylindrów
6
System ograniczający
Front Impact Airbag Driver;front Impact Airbag Passenger

WARNING: Operating, servicing and maintaining a passenger vehicle or off-highway motor vehicle can expose you to chemicals including engine exhaust, carbon monoxide, phthalates, and lead, which are known to the State of California to cause cancer and birth defects or other reproductive harm. To minimize exposure, avoid breathing exhaust, do not idle the engine except as necessary, service your vehicle in a well-ventilated area and wear gloves or wash your hands frequently when servicing your vehicle. For more information go to www.P65Warnings.ca.gov/passenger-vehicle.

Informacje o sprzedaży pojazdu

Miejsce sprzedaży
Lokalizacja pojazdu
3235 Newton Road, Stockton, Ca 95205
Transport w USA

Skontaktuj się z nami za pośrednictwem
E-mail lub Czat na żywo W celu dokładnej wyceny

Używamy plików cookie do analizy i personalizacji treści