機械学習のためのオープンソースライブラリ。ニューラルネットワークに基づく深層学習に関する様々な機能を提供する。特に画像認識の処理を得意としており、サンプルコードが充実しているほか、学習済みモデルがCaffe Model Zooで公開されている。C++による実装のため高速で動作する。
NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer）のための量子アルゴリズムの作成、操作、最適化を簡単に行うことが可能なPythonフレームワーク。Googleが提供しているXmonアーキテクチャの量子プロセッサのためのシミュレータも実装されている。
擬ポテンシャル法および全電子計算法に対応したオープンソースの第一原理計算ライブラリ。基底としては、ガウス基底、平面波基底、およびそれらの混合基底を用いることができ、大規模並列計算および線形スケーリングに重きをおいた開発が進められている。密度汎関数法やハートリー・フォック法を初めとする、種々の第一原理計算手法に対応する。
原子局在ガウス基底と擬ポテンシャル法に基づく第一原理計算アプリケーション。ハートリー・フォック法、密度汎関数法、半経験的ポテンシャル法などに対応する。Unix/Linuxで実行可能であり、Windows用のGUIも提供する。有料かつバイナリ配布であるが、試用版も提供されている。