diff --git a/docs/12-activation-recompute.md b/docs/12-activation-recompute.md
index a286b7a..dc472ff 100644
--- a/docs/12-activation-recompute.md
+++ b/docs/12-activation-recompute.md
@@ -74,15 +74,17 @@
 
 - 同 config 测 steady-state tok/s recompute on vs off，报告慢多少（预计 ~20–35%，多一次前向）。
 
-## 实测结果（dash5 1× RTX 5090 32GB, dim768/18L/24h×32 ffn2048 seq256, bf16, steady-state）
+## 实测结果（dash5 1× RTX 5090 32GB, bf16, batch32 seq256, steady-state）
 
-> 待 dash5 实跑回填。
+**正确性（exact，硬闸门）**：on-vs-off 梯度对拍 —— **fp32 与 bf16 双路都逐位一致**：loss rel `0.00e0`、logits max rel `0.00e0`、**每个参数梯度 max rel `0.00e0`**（不是「在容差内」，是逐位相同——证实重算确实精确）。全套回归开/关重计算全绿：T4 15 算子 grad-check、5 结构、batched、bf16、overfit、AdamW（GPU+host）、GEMM、checkpoint roundtrip、**T8 DDP loss 对单卡 5.67e-7 + 跨 rank 0.0**；DDP+recompute 2 卡短训 loss 单调降（11.079→6.010）。
+
+**显存 + 吞吐**（dim768 = 18L/24h×32/ffn2048 core 127M；dim1024 = 18L/32h×32/ffn2730 core 226M）：
 
 | config | per-rank batch | 峰值显存 | tok/s | fits 32GB? |
 |---|---|---|---|---|
-| dim768 recompute **off** | 32 | TBD | TBD | ✅ |
-| dim768 recompute **on** | 32 | **TBD（↓）** | TBD（↓~xx%） | ✅ |
-| **dim1024** recompute **off** | 32 | — | — | ❌ **OOM** |
-| **dim1024** recompute **on** | 32 | **TBD** | TBD | ✅ **解 OOM** |
+| dim768 recompute **off** | 32 | 31144 MiB | 39.7K | ✅ |
+| **dim768 recompute on** | 32 | **14562 MiB（−53%）** | **31.5K（−20%）** | ✅ |
+| **dim1024** recompute **off** | 32 | 32100 → **OOM** | — | ❌ **OOM** |
+| **dim1024 recompute on** | 32 | **16596 MiB** | 23.1K | ✅ **解 OOM** |
 
-**正确性**：on-vs-off 梯度 max rel = TBD（fp32）/ TBD（bf16）；全套回归 + xserv 闭环全绿。
+→ dim768：重计算把峰值显存 **31.1→14.6GB（−53%，~砍半激活）**，代价 tok/s **−20%**（多一次前向，落在预测 20–35% 区间）。dim1024 batch32：**不开 OOM（撞 32100/32607MiB 上限）→ 开了 16.6GB 稳稳装下**，~23K tok/s 训练正常收敛 —— **KI-3 的目标达成，dim1024 解锁**。
diff --git a/docs/known-issues.md b/docs/known-issues.md
index a99c9f6..bb3f120 100644
--- a/docs/known-issues.md
+++ b/docs/known-issues.md
@@ -7,12 +7,30 @@
 
 ## Open
 
-_(KI-1 fixed in T10. KI-5 fixed in T11. **KI-2（bf16 混合精度）FIXED in T12**——fp32 master + bf16 linears/激活，dim768 fp32-batch32 OOM 解除（bf16 fits, 31.1/32.6GB），bf16-vs-fp32 同 batch 显存 −29% / tok/s +13%，收敛对住 fp32。见下方 Fixed。)_
+_(KI-1 fixed in T10. KI-5 fixed in T11. KI-2 fixed in T12. **KI-3（激活重计算 / gradient checkpointing）FIXED in T13**——per-block checkpoint（no-tape forward + recompute-on-backward），梯度对非重计算版**逐位一致**（fp32/bf16 max rel 0.00e0）；dim768 bf16 batch32 峰值显存 31.1→14.6GB（−53%）/ tok/s −20%；**dim1024 batch32 不开 OOM → 开了 16.6GB 装得下**，解锁 v8。见下方 Fixed。)_
 
 ---
 
 ## Fixed
 
+### KI-3 · 激活重计算（gradient checkpointing）— `FIXED` (T13)
+- **触发点（v8 surfaced）**：容量轴放大到 dim1024（核心 ~210M+）测是否 capacity-limited。autograd tape 为反向保存所有中间激活，激活显存随 dim 线性增长——dim768 bf16 batch32 已 31.1GB（T12 甜点区），**dim1024 batch32 再次 OOM**（实测撞 32100/32607MiB → `OutOfMemory`）。
+- **设计（per-block gradient checkpointing，opt-in，[docs/12-activation-recompute.md](12-activation-recompute.md)）**：新增 `xtrain_autodiff::checkpoint(segment_fn, input, params)` 高阶原语（类比 `torch.utils.checkpoint`）。**前向**：把 input/params detach 成局部 leaf 跑 `segment_fn`，只取输出值，局部 tape 立即 drop → 段内激活释放（不留在外层 tape）；checkpoint 节点 parents=[input, ..params]。**反向**：从保存的 input + 未变的 param 值重跑 `segment_fn` 重建局部 tape，用上游 grad seed（`Var::backward_seeded`，新增——段输出非标量）回传，恢复的 input/param 梯度 push 给真 parents，局部 tape drop → 重算激活释放。模型每个 transformer block 前向用它包裹（`--recompute` flag，默认关）。切粒度 = 每 block。
+- **正确性（exact，硬闸门全绿）**：重计算数学精确（同 `segment_fn`、同输入、同参数值、确定性 kernel → 重算激活逐位等于原激活）。**on-vs-off 梯度对拍 fp32/bf16 双路逐位一致**：loss rel `0.00e0`、logits max rel `0.00e0`、**每个参数梯度 max rel `0.00e0`**（不是容差内，是逐位）。全套回归开/关重计算全绿：autograd 15、structural 5、batched、bf16、overfit 27/27、AdamW（GPU bit-exact + host 对 torch）、checkpoint roundtrip、**DDP loss 对单卡 5.67e-7 + 跨 rank 0.0**；DDP+recompute 2 卡短训单调降（11.079→6.010）。非重计算路径图不变（默认关）→ T10/T11/T12 数值不回归。
+- **显存 + 吞吐（payoff，dash5 1× RTX 5090 32GB, bf16, batch32 seq256, steady-state）**：
+
+  | config | per-rank batch | 峰值显存 | tok/s | fits 32GB? |
+  |---|---|---|---|---|
+  | dim768 (18L/24h ffn2048, core 127M) off | 32 | 31144 MiB | 39.7K | ✅ |
+  | **dim768 on** | 32 | **14562 MiB（−53%）** | **31.5K（−20%）** | ✅ |
+  | **dim1024** (18L/32h ffn2730, core 226M) off | 32 | 32100 → **OOM** | — | ❌ **OOM** |
+  | **dim1024 on** | 32 | **16596 MiB** | 23.1K | ✅ **解 OOM** |
+
+  → dim768：重计算砍 ~半激活（**31.1→14.6GB，−53%**），代价 tok/s **−20%**（多一次前向，落在预测 20–35%）。**dim1024 batch32：不开 OOM → 开了 16.6GB 稳稳装下**，~23K tok/s 正常收敛 → **dim1024 解锁，v8 可展开**。
+- **commit**：T13 提交链（`autodiff: checkpoint primitive (recompute-on-backward)` / `model: per-block activation recompute (--recompute)` / `perf: KI-3 fixed …` 本条带 before/after / 文档 `docs: Phase T13 — activation recompute`）。
+
+---
+
 ### KI-2 · bf16 混合精度（fp32 master）— `FIXED` (T12)
 - **触发点（v4 surfaced）**：dim768 fp32 在单卡 32GB 里 per-rank batch 32（global 256）OOM，被迫降到 per-rank 16。bf16（激活减半）找回 batch-32 甜点区，并加速已 compute-bound 的 dim768 GEMM；附带：xserv 推理 BF16-only，bf16 训练更贴闭环。
 - **设计（标准 AMP，opt-in，[docs/11-bf16-mixed-precision.md](11-bf16-mixed-precision.md)）**：**fp32 master weights** + AdamW/clip/DDP all-reduce 全程 fp32；**bf16 compute**=linears(q/k/v/o, gate/up/down, lm_head)走 `cublasGemmEx`（CUDA_R_16BF in/out, CUBLAS_COMPUTE_32F 累加）+ 激活流 bf16（含 attention probs / logits）；**fp32 稳定**=RMSNorm/QK-norm、softmax、RoPE、cross-entropy 内部 upcast→fp32→downcast。**无 loss scaling**（bf16 8-bit 指数=fp32 动态范围）。关键钩子=autodiff `cast` 算子：前向把 fp32 master leaf 降到 bf16 喂 matmul，**反向把 bf16 grad 升回 fp32** → fp32 leaf 累加 fp32 grad，优化器一行不改。fp32 路径按 dtype 分派、逐字节不变（hard gate）。
@@ -112,9 +130,7 @@ _(KI-1 fixed in T10. KI-5 fixed in T11. **KI-2（bf16 混合精度）FIXED in T1
 
 ## Deferred（来自 T7，放大后重启）
 
-### KI-3 · 激活重计算（gradient checkpointing）— `deferred`
-- T7 延后理由：单序列、显存不紧。
-- **重启条件**：更大模型 / 更长 seq / 更大 batch 后显存成约束。
+_(KI-3 已在 T13 FIXED，见上方 Fixed。本节暂无待启项。)_
 
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