diff --git a/README.md b/README.md
index feab447..240e202 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -9,8 +9,9 @@
 
 ## Быстрый старт для жюри
 
-Образ — файлом, если на стенде нет сети (архив — в разделе «Стенд без интернета»), или
-сборкой из репозитория там, где сеть есть:
+Образ — файлом, если на стенде нет сети ([`flyguard_image.tar`, 4.7 ГБ, Google Drive](https://drive.google.com/file/d/1fJLz3b0-mmJL1YsTFRozKp1CIKm5f0NX/view?usp=sharing);
+скачать из терминала — раздел «Стенд без интернета»), или сборкой из репозитория там, где
+сеть есть:
 
 ```bash
 docker load -i flyguard_image.tar
@@ -130,10 +131,23 @@ docker load -i flyguard_image.tar.gz                      # на стенде
 ```
 
 После `docker load` все команды ниже работают как есть. Образ — 9.3 ГБ, из них 6.6 ГБ —
-PyTorch с библиотеками CUDA (раздел «Видеокарта»); архив — около 5 ГБ. Наш готовый архив —
-`flyguard_image.tar`, 4.7 ГБ: слои в нём уже сжаты, поэтому `gzip` поверх не нужен, а
-`docker load -i` принимает и `.tar`, и `.tar.gz`. Проверено на чистом движке: архив загружен в
-Docker Desktop 29.8 (Windows 11, WSL 2) и работает с `--gpus all` и без него.
+PyTorch с библиотеками CUDA (раздел «Видеокарта»); архив — около 5 ГБ.
+
+Наш готовый архив — [`flyguard_image.tar` на Google Drive](https://drive.google.com/file/d/1fJLz3b0-mmJL1YsTFRozKp1CIKm5f0NX/view?usp=sharing),
+4.7 ГБ (4 727 330 816 байт). Из терминала — без браузера и без предупреждения Drive о большом
+файле:
+
+```bash
+curl -L -o flyguard_image.tar "https://drive.usercontent.google.com/download?id=1fJLz3b0-mmJL1YsTFRozKp1CIKm5f0NX&export=download&confirm=t"
+```
+```bash
+sha256sum flyguard_image.tar    # 410b0f8d00167db8df5de9365e195b0bd934b695660d2cca2a787aae06b81422
+```
+
+Слои в нём уже сжаты (gzip), поэтому `gzip` поверх не нужен, а `docker load -i` принимает и
+`.tar`, и `.tar.gz`. Архив самодостаточный: внутри все 69 слоёв образа, хеш каждого сходится,
+так что чистому движку больше ничего не нужно. Проверено: `docker load` в Docker Desktop 29.8
+(Windows 11, WSL 2) — 5.5 мин, образ работает с `--gpus all` и без него.
 
 Если сети нет и там, где собирается образ, колёса PyTorch скачиваются на соседней машине
 (`python docker/fetch_wheels.py`) и отдаются сборке любым HTTP-сервером — аргумент